論文の概要: A Simple Knowledge Distillation Framework for Open-world Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08653v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 04:47:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 23:56:37.141477
• Title: A Simple Knowledge Distillation Framework for Open-world Object Detection
• Title（参考訳）: オープンワールドオブジェクト検出のための簡易知識蒸留フレームワーク
• Authors: Shuailei Ma, Yuefeng Wang, Ying Wei, Jiaqi Fan, Xinyu Sun, Peihao Chen, Enming Zhang
• Abstract要約: Open World Object Detection (OWOD) は、新しいコンピュータビジョンタスクである。 OWODアルゴリズムは、潜在的な未知/未知のオブジェクトをすべてローカライズし、段階的に学習することが期待されている。 視覚言語から単一視覚モダリティへの知識蒸留のための減量損失関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.405917118896326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open World Object Detection (OWOD) is a novel computer vision task with a considerable challenge, bridging the gap between classic object detection (OD) benchmarks and real-world object detection. In addition to detecting and classifying seen/known objects, OWOD algorithms are expected to localize all potential unseen/unknown objects and incrementally learn them. The large pre-trained vision-language grounding models (VLM,eg, GLIP) have rich knowledge about the open world, but are limited by text prompts and cannot localize indescribable objects. However, there are many detection scenarios which pre-defined language descriptions are unavailable during inference. In this paper, we attempt to specialize the VLM model for OWOD task by distilling its open-world knowledge into a language-agnostic detector. Surprisingly, we observe that the combination of a simple knowledge distillation approach and the automatic pseudo-labeling mechanism in OWOD can achieve better performance for unknown object detection, even with a small amount of data. Unfortunately, knowledge distillation for unknown objects severely affects the learning of detectors with conventional structures for known objects, leading to catastrophic forgetting. To alleviate these problems, we propose the down-weight loss function for knowledge distillation from vision-language to single vision modality. Meanwhile, we decouple the learning of localization and recognition to reduce the impact of category interactions of known and unknown objects on the localization learning process. Comprehensive experiments performed on MS-COCO and PASCAL VOC demonstrate the effectiveness of our methods.
• Abstract（参考訳）: Open World Object Detection (OWOD) は、古典的オブジェクト検出(OD)ベンチマークと現実世界のオブジェクト検出のギャップを埋める、非常に困難な新しいコンピュータビジョンタスクである。 参照/既知のオブジェクトの検出と分類に加えて、owodアルゴリズムは、すべての潜在未認識/未知オブジェクトをローカライズし、段階的に学習することが期待されている。 大規模な事前学習された視覚言語基底モデル(VLM,eg, GLIP)は、オープンワールドについて豊富な知識を持っているが、テキストプロンプトによって制限されており、説明不能なオブジェクトをローカライズできない。 しかし、事前定義された言語記述が推論中に利用できない多くの検出シナリオが存在する。 本稿では,オープンワールドの知識を言語に依存しない検知器に蒸留することにより,OWODタスクのためのVLMモデルを専門化しようとする。 驚くべきことに、単純な知識蒸留アプローチとowodの自動擬似ラベル機構の組み合わせは、少量のデータでも未知の物体検出においてより良い性能を得ることができる。 残念ながら、未知の物体に対する知識の蒸留は、既知の物体に対する従来の構造を持つ検出器の学習に大きな影響を与え、破滅的な忘れを招いた。 これらの問題を緩和するために,視覚言語から単一視覚モダリティへの知識蒸留における減量損失関数を提案する。 一方,ローカライゼーションと認識の学習を分離することで,未知の物体と未知の物体のカテゴリ間相互作用がローカライゼーション学習プロセスに与える影響を低減する。 MS-COCOとPASCAL VOCの総合的な実験により,本手法の有効性が示された。

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