論文の概要: CPA-Enhancer: Chain-of-Thought Prompted Adaptive Enhancer for Object Detection under Unknown Degradations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11220v1
• Date: Sun, 17 Mar 2024 13:43:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 17:56:21.639953
• Title: CPA-Enhancer: Chain-of-Thought Prompted Adaptive Enhancer for Object Detection under Unknown Degradations
• Title（参考訳）: CPA-エンハンサー:未知の劣化下での物体検出のための適応エンハンサー
• Authors: Yuwei Zhang, Yan Wu, Yanming Liu, Xinyue Peng,
• Abstract要約: 本研究では, 未知の劣化下での物体検出のための適応エンハンサーCPA-Enhancerを提案する。 私たちの知る限りでは、オブジェクト検出タスクのためにCoTのプロンプトを利用する最初の作業です。 実験結果から,CPA-Enhancerはオブジェクト検出のための新しい手法の状態を設定できるだけでなく,未知の劣化下での他の下流視覚タスクの性能も向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.228321739049726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Object detection methods under known single degradations have been extensively investigated. However, existing approaches require prior knowledge of the degradation type and train a separate model for each, limiting their practical applications in unpredictable environments. To address this challenge, we propose a chain-of-thought (CoT) prompted adaptive enhancer, CPA-Enhancer, for object detection under unknown degradations. Specifically, CPA-Enhancer progressively adapts its enhancement strategy under the step-by-step guidance of CoT prompts, that encode degradation-related information. To the best of our knowledge, it's the first work that exploits CoT prompting for object detection tasks. Overall, CPA-Enhancer is a plug-and-play enhancement model that can be integrated into any generic detectors to achieve substantial gains on degraded images, without knowing the degradation type priorly. Experimental results demonstrate that CPA-Enhancer not only sets the new state of the art for object detection but also boosts the performance of other downstream vision tasks under unknown degradations.
• Abstract（参考訳）: 既知の単一劣化下での物体検出法は広く研究されている。 しかし、既存のアプローチでは、分解型の事前の知識を必要とし、それぞれ個別のモデルを訓練し、予測不可能な環境での実践的応用を制限する。 この課題に対処するために,未知の劣化下での物体検出のための適応エンハンサーCPA-Enhancerを提案する。 具体的には、CPA-Enhancerは、劣化関連情報をエンコードするCoTプロンプトのステップバイステップガイダンスに基づいて、その拡張戦略を段階的に適応させる。 私たちの知る限りでは、オブジェクト検出タスクのためにCoTのプロンプトを利用する最初の作業です。 全体として、CPA-Enhancerはプラグ・アンド・プレイ拡張モデルであり、いかなるジェネリック検出器にも組み込むことができ、劣化のタイプを事前に知ることなく、劣化した画像に対して実質的なゲインを達成することができる。 実験により、CPA-Enhancerは物体検出のための新しい最先端技術を設定するだけでなく、未知の劣化下での他の下流視覚タスクの性能も向上することが示された。

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