論文の概要: ProxyDet: Synthesizing Proxy Novel Classes via Classwise Mixup for Open-Vocabulary Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07266v2
• Date: Tue, 19 Dec 2023 08:18:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 21:52:01.436062
• Title: ProxyDet: Synthesizing Proxy Novel Classes via Classwise Mixup for Open-Vocabulary Object Detection
• Title（参考訳）: proxydet: オープンボカブラリオブジェクト検出のためのクラス別ミックスアップによるプロキシ新規クラス合成
• Authors: Joonhyun Jeong, Geondo Park, Jayeon Yoo, Hyungsik Jung, Heesu Kim
• Abstract要約: Open-vocabulary Object Detection (OVOD)は、トレーニングセットにカテゴリが含まれていない新しいオブジェクトを認識することを目的としている。 本稿では,新しいクラス全体の分布を一般化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.122652901894367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-vocabulary object detection (OVOD) aims to recognize novel objects whose categories are not included in the training set. In order to classify these unseen classes during training, many OVOD frameworks leverage the zero-shot capability of largely pretrained vision and language models, such as CLIP. To further improve generalization on the unseen novel classes, several approaches proposed to additionally train with pseudo region labeling on the external data sources that contain a substantial number of novel category labels beyond the existing training data. Albeit its simplicity, these pseudo-labeling methods still exhibit limited improvement with regard to the truly unseen novel classes that were not pseudo-labeled. In this paper, we present a novel, yet simple technique that helps generalization on the overall distribution of novel classes. Inspired by our observation that numerous novel classes reside within the convex hull constructed by the base (seen) classes in the CLIP embedding space, we propose to synthesize proxy-novel classes approximating novel classes via linear mixup between a pair of base classes. By training our detector with these synthetic proxy-novel classes, we effectively explore the embedding space of novel classes. The experimental results on various OVOD benchmarks such as LVIS and COCO demonstrate superior performance on novel classes compared to the other state-of-the-art methods. Code is available at https://github.com/clovaai/ProxyDet.
• Abstract（参考訳）: open-vocabulary object detection (ovod)は、トレーニングセットにカテゴリが含まれていない新しいオブジェクトを認識することを目的としている。 トレーニング中にこれらの見えないクラスを分類するために、多くのOVODフレームワークは、CLIPのような主に事前訓練されたビジョンと言語モデルのゼロショット機能を利用する。 未確認の新規クラスにおける一般化をさらに向上するため,既存のトレーニングデータ以外にも,かなりの数の新規カテゴリラベルを含む外部データソースに擬似領域ラベルを付加する手法が提案されている。 その単純さにもかかわらず、これらの擬似ラベル付け手法は、疑似ラベル化されていない真に目に見えない新しいクラスに関して、依然として限定的な改善を示している。 本稿では,新しいクラス全体の分布を一般化するための新しい,かつ単純な手法を提案する。 クリップ埋め込み空間における基底 (seen) クラスによって構築された凸包内に多数の新規クラスが存在するという観測に触発されて, 1対の基底クラス間の線形混合により新規クラスを近似するプロキシ・ノベルクラスを合成する。 これらの合成プロキシーノベルクラスで検出器を訓練することにより、新しいクラスの埋め込み空間を効果的に探索する。 LVIS や COCO などの様々な OVOD ベンチマークによる実験結果は、他の最先端手法と比較して、新しいクラスにおいて優れた性能を示した。 コードはhttps://github.com/clovaai/proxydetで入手できる。

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