論文の概要: The devil is in the fine-grained details: Evaluating open-vocabulary object detectors for fine-grained understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17518v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 10:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 21:40:34.070708
• Title: The devil is in the fine-grained details: Evaluating open-vocabulary object detectors for fine-grained understanding
• Title（参考訳）: 悪魔は細かな詳細の中にいる: 細かな理解のためにオープン語彙オブジェクト検出器を評価する
• Authors: Lorenzo Bianchi, Fabio Carrara, Nicola Messina, Claudio Gennaro and Fabrizio Falchi
• Abstract要約: 本研究では,動的語彙生成に基づく評価プロトコルを導入し,モデルがオブジェクトに対して正確な粒度記述を検出し,識別し,割り当てるかどうかを検証する。 提案プロトコルを用いて,最先端のオープンボキャブラリオブジェクト検出器を複数評価することにより,研究をさらに強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.063831016543437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large vision-language models enabled visual object detection in open-vocabulary scenarios, where object classes are defined in free-text formats during inference. In this paper, we aim to probe the state-of-the-art methods for open-vocabulary object detection to determine to what extent they understand fine-grained properties of objects and their parts. To this end, we introduce an evaluation protocol based on dynamic vocabulary generation to test whether models detect, discern, and assign the correct fine-grained description to objects in the presence of hard-negative classes. We contribute with a benchmark suite of increasing difficulty and probing different properties like color, pattern, and material. We further enhance our investigation by evaluating several state-of-the-art open-vocabulary object detectors using the proposed protocol and find that most existing solutions, which shine in standard open-vocabulary benchmarks, struggle to accurately capture and distinguish finer object details. We conclude the paper by highlighting the limitations of current methodologies and exploring promising research directions to overcome the discovered drawbacks. Data and code are available at https://github.com/lorebianchi98/FG-OVD.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデルの最近の進歩により、オープン語彙シナリオにおける視覚的オブジェクト検出が可能になった。 本稿では,オープンボキャブラリー物体検出の最先端手法を探究し,物体とその部分の細粒度特性をどの程度理解しているかを探究する。 この目的のために,動的語彙生成に基づく評価プロトコルを導入し,モデルがハード陰性クラスの存在下で,正しい細粒度記述をオブジェクトに検出・識別・割り当てするかどうかを検証する。 色やパターン、素材といったさまざまな特性を調査し、難易度を増すベンチマークスイートにコントリビュートしています。 我々は,提案プロトコルを用いて,最先端のオープンボキャブラリ物体検出器の評価を行い,標準のオープンボキャブラリベンチマークで輝いている既存のソリューションのほとんどが,より詳細なオブジェクト詳細の把握と識別に苦労していることを見出した。 本稿は,現在の方法論の限界を強調し,問題点を克服するための有望な研究方向を検討することで結論づける。 データとコードはhttps://github.com/lorebianchi98/FG-OVD.comで入手できる。

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