論文の概要: Open-Vocabulary Object Detection via Neighboring Region Attention Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08593v1
• Date: Tue, 14 May 2024 13:35:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 13:59:04.694178
• Title: Open-Vocabulary Object Detection via Neighboring Region Attention Alignment
• Title（参考訳）: 隣接領域アテンションアライメントによるオープンボキャブラリ物体検出
• Authors: Sunyuan Qiang, Xianfei Li, Yanyan Liang, Wenlong Liao, Tao He, Pai Peng,
• Abstract要約: 近隣地域アテンションアライメント(NRAA)は、隣接する地域の集合の注意機構内でアライメントを行い、オープン語彙推論を促進する。 提案手法は,オープン語彙ベンチマークにおいて優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.171587416088215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The nature of diversity in real-world environments necessitates neural network models to expand from closed category settings to accommodate novel emerging categories. In this paper, we study the open-vocabulary object detection (OVD), which facilitates the detection of novel object classes under the supervision of only base annotations and open-vocabulary knowledge. However, we find that the inadequacy of neighboring relationships between regions during the alignment process inevitably constrains the performance on recent distillation-based OVD strategies. To this end, we propose Neighboring Region Attention Alignment (NRAA), which performs alignment within the attention mechanism of a set of neighboring regions to boost the open-vocabulary inference. Specifically, for a given proposal region, we randomly explore the neighboring boxes and conduct our proposed neighboring region attention (NRA) mechanism to extract relationship information. Then, this interaction information is seamlessly provided into the distillation procedure to assist the alignment between the detector and the pre-trained vision-language models (VLMs). Extensive experiments validate that our proposed model exhibits superior performance on open-vocabulary benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の環境における多様性の性質は、ニューラルネットワークモデルがクローズドなカテゴリ設定から新しいカテゴリに対応するために拡張する必要がある。 本稿では,オープン・ボキャブラリ・オブジェクト検出(OVD)について検討し,ベースアノテーションとオープン・ボキャブラリ知識のみの監督の下で,新しいオブジェクト・クラスの検出を容易にする。 しかし、アライメント過程における地域間の隣接関係の不適切さは、最近の蒸留によるOVD戦略における性能を必然的に制約することを発見した。 そこで本研究では,近隣地域のアテンション機構内でアライメントを行い,オープン語彙推論を向上する近隣地域のアライメントアライメント(NRAA)を提案する。 具体的には、ある提案領域に対して、ランダムに隣のボックスを探索し、提案する隣のエリアアテンション(NRA)機構を用いて関係情報を抽出する。 そして、この相互作用情報を蒸留工程にシームレスに提供し、検出器と予め訓練された視覚言語モデル(VLM)とのアライメントを支援する。 大規模な実験により,提案モデルがオープン語彙ベンチマークにおいて優れた性能を示すことを確認した。

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