Fugu-MT 論文翻訳(概要): Revisiting Few-Shot Object Detection with Vision-Language Models

論文の概要: Revisiting Few-Shot Object Detection with Vision-Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14494v4
Date: Mon, 14 Oct 2024 16:44:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-15 15:02:33.643201
Title: Revisiting Few-Shot Object Detection with Vision-Language Models
Title（参考訳）: ビジョンランゲージモデルによるFew-Shot物体検出の再検討
Authors: Anish Madan, Neehar Peri, Shu Kong, Deva Ramanan,
Abstract要約: 我々は、最近の基礎視覚言語モデル(VLM)の文脈で、少数ショットオブジェクト検出(FSOD)のタスクを再考する。我々は,任意の外部データ上で事前学習された検出器を評価する新しいベンチマークプロトコルであるFoundational FSODを提案する。 CVPR 2024 Foundational FSOD コンペティションについて論じ,コミュニティからの洞察を共有した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.79495118650838
License:
Abstract: The era of vision-language models (VLMs) trained on web-scale datasets challenges conventional formulations of "open-world" perception. In this work, we revisit the task of few-shot object detection (FSOD) in the context of recent foundational VLMs. First, we point out that zero-shot predictions from VLMs such as GroundingDINO significantly outperform state-of-the-art few-shot detectors (48 vs. 33 AP) on COCO. Despite their strong zero-shot performance, such foundation models may still be sub-optimal. For example, trucks on the web may be defined differently from trucks for a target application such as autonomous vehicle perception. We argue that the task of few-shot recognition can be reformulated as aligning foundation models to target concepts using a few examples. Interestingly, such examples can be multi-modal, using both text and visual cues, mimicking instructions that are often given to human annotators when defining a target concept of interest. Concretely, we propose Foundational FSOD, a new benchmark protocol that evaluates detectors pre-trained on any external data and fine-tuned on multi-modal (text and visual) K-shot examples per target class. We repurpose nuImages for Foundational FSOD, benchmark several popular open-source VLMs, and provide an empirical analysis of state-of-the-art methods. Lastly, we discuss our recent CVPR 2024 Foundational FSOD competition and share insights from the community. Notably, the winning team significantly outperforms our baseline by 23.3 mAP! Our code and dataset splits are available at https://github.com/anishmadan23/foundational_fsod
Abstract（参考訳）: Webスケールデータセットでトレーニングされた視覚言語モデル(VLM)の時代は、従来の「オープンワールド」知覚の定式化に挑戦する。本研究では,最近の基礎VLMの文脈において,小ショットオブジェクト検出(FSOD)の課題を再考する。まず,GroundingDINOのようなVLMのゼロショット予測はCOCO上の最先端のショット検出器(48対33AP)よりも著しく優れていることを指摘した。強烈なゼロショット性能にもかかわらず、そのような基礎モデルは依然として準最適である。例えば、ウェブ上のトラックは、自動運転車の知覚のようなターゲットアプリケーションのためにトラックとは異なる定義をすることができる。数発の認識のタスクは、いくつかの例を用いて基礎モデルと目標概念を整合させるものとして再編成できると論じる。興味深いことに、このような例はマルチモーダルで、テキストと視覚の両方を使って、ターゲットとなる関心の概念を定義する際に、人間のアノテータに与えられる命令を模倣することができる。具体的には,新たなベンチマークプロトコルであるFoundational FSODを提案する。これは,任意の外部データ上で事前訓練された検出器を,ターゲットクラス毎のマルチモーダル(テキストおよびビジュアル)Kショットの例に基づいて微調整する。ファウンデーションFSODのためのnuImageを再利用し、いくつかの人気のあるオープンソースVLMをベンチマークし、最先端の手法を実証分析する。最後に、CVPR 2024 Foundational FSODコンペティションについて議論し、コミュニティからの洞察を共有します。特に、優勝チームは、我々のベースラインを23.3mAPで大幅に上回っている。私たちのコードとデータセットの分割はhttps://github.com/anishmadan23/foundational_fsodで公開されています。

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