論文の概要: Learning Pseudo-Labeler beyond Noun Concepts for Open-Vocabulary Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02103v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 18:29:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 14:19:58.847319
• Title: Learning Pseudo-Labeler beyond Noun Concepts for Open-Vocabulary Object Detection
• Title（参考訳）: オープンボキャブラリー物体検出のための名詞概念を超えた擬似ラベル学習
• Authors: Sunghun Kang, Junbum Cha, Jonghwan Mun, Byungseok Roh, Chang D. Yoo
• Abstract要約: 任意の概念の領域テキストアライメントをシンプルかつ効果的に学習する手法を提案する。 具体的には、任意の概念の擬似ラベル付けのための任意の画像とテキストのマッピング、Pseudo-Labeling for Arbitrary Concepts (PLAC) を学習することを目的としている。 提案手法は、名詞概念の標準OVODベンチマークにおける競合性能と、任意の概念の表現理解ベンチマークに対する大幅な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.719940401040205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-vocabulary object detection (OVOD) has recently gained significant attention as a crucial step toward achieving human-like visual intelligence. Existing OVOD methods extend target vocabulary from pre-defined categories to open-world by transferring knowledge of arbitrary concepts from vision-language pre-training models to the detectors. While previous methods have shown remarkable successes, they suffer from indirect supervision or limited transferable concepts. In this paper, we propose a simple yet effective method to directly learn region-text alignment for arbitrary concepts. Specifically, the proposed method aims to learn arbitrary image-to-text mapping for pseudo-labeling of arbitrary concepts, named Pseudo-Labeling for Arbitrary Concepts (PLAC). The proposed method shows competitive performance on the standard OVOD benchmark for noun concepts and a large improvement on referring expression comprehension benchmark for arbitrary concepts.
• Abstract（参考訳）: オープンボキャブラリオブジェクト検出(OVOD)は近年,人間の視覚的知性を達成するための重要なステップとして注目されている。 既存のovod法は、視覚言語事前学習モデルから検出器への任意の概念の知識を転送することで、予め定義されたカテゴリからオープンワールドへターゲット語彙を拡張する。 従来の手法は顕著な成功を収めたものの、間接的な監督や限定的な伝達可能な概念に悩まされている。 本稿では,任意の概念の領域テキストアライメントを直接学習する,シンプルで効果的な手法を提案する。 具体的には、任意の概念の擬似ラベル付けのための任意の画像からテキストへのマッピングを学習することを目的としている。 提案手法は、名詞概念の標準OVODベンチマークにおける競合性能と、任意の概念の表現理解ベンチマークに対する大幅な改善を示す。

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