論文の概要: Generating Enhanced Negatives for Training Language-Based Object Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00094v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 23:04:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 18:52:19.523572
• Title: Generating Enhanced Negatives for Training Language-Based Object Detectors
• Title（参考訳）: 言語に基づく物体検出訓練のための強化否定値の生成
• Authors: Shiyu Zhao, Long Zhao, Vijay Kumar B.G, Yumin Suh, Dimitris N. Metaxas, Manmohan Chandraker, Samuel Schulter
• Abstract要約: 我々は、現代の生成モデルに組み込まれた膨大な知識を活用して、元のデータにより関連性のある負を自動で構築することを提案する。 具体的には、大言語モデルを用いて、負のテキスト記述を生成するとともに、テキスト間拡散モデルを用いて、対応する負の画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.9037039320539
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent progress in language-based open-vocabulary object detection can be largely attributed to finding better ways of leveraging large-scale data with free-form text annotations. Training such models with a discriminative objective function has proven successful, but requires good positive and negative samples. However, the free-form nature and the open vocabulary of object descriptions make the space of negatives extremely large. Prior works randomly sample negatives or use rule-based techniques to build them. In contrast, we propose to leverage the vast knowledge built into modern generative models to automatically build negatives that are more relevant to the original data. Specifically, we use large-language-models to generate negative text descriptions, and text-to-image diffusion models to also generate corresponding negative images. Our experimental analysis confirms the relevance of the generated negative data, and its use in language-based detectors improves performance on two complex benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 言語ベースのopen-vocabulary object detectionの最近の進歩は、フリーフォームのテキストアノテーションで大規模データを活用するより良い方法を見つけることに起因する。 このようなモデルを識別的目的関数で訓練することは成功したが、良い正と負のサンプルを必要とする。 しかし、自由形式の性質と対象記述の開語彙は、負の空間を極端に大きくする。 事前の作業はランダムに負をサンプリングするか、ルールベースのテクニックを使って構築する。 対照的に、我々は、現代の生成モデルに組み込まれた膨大な知識を活用して、元のデータにより関連性のあるネガティブを自動構築することを提案する。 具体的には,大きな言語モデルを用いて負のテキスト記述を生成し,テキストから画像への拡散モデルを用いて対応する負のイメージを生成する。 実験分析により,生成した負データとの関連性が確認され,言語ベースの検出器での利用により,2つの複雑なベンチマークの性能が向上した。

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