論文の概要: Grounding DINO 1.5: Advance the "Edge" of Open-Set Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10300v2
• Date: Sat, 1 Jun 2024 03:35:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 14:39:00.601199
• Title: Grounding DINO 1.5: Advance the "Edge" of Open-Set Object Detection
• Title（参考訳）: DINO 1.5: Open-Set Object Detection の "Edge" を推進
• Authors: Tianhe Ren, Qing Jiang, Shilong Liu, Zhaoyang Zeng, Wenlong Liu, Han Gao, Hongjie Huang, Zhengyu Ma, Xiaoke Jiang, Yihao Chen, Yuda Xiong, Hao Zhang, Feng Li, Peijun Tang, Kent Yu, Lei Zhang,
• Abstract要約: Grounding DINO 1.5はIDEA Researchが開発した高度なオープンセットオブジェクト検出モデルである。 グラウンドディング DINO 1.5 Pro は、幅広いシナリオにまたがるより強力な一般化機能のために設計された高性能モデルである。 DINO 1.5 Edgeは、エッジデプロイメントを必要とする多くのアプリケーションで要求される高速なスピードを実現するための、効率的な最適化モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.464027681439706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Grounding DINO 1.5, a suite of advanced open-set object detection models developed by IDEA Research, which aims to advance the "Edge" of open-set object detection. The suite encompasses two models: Grounding DINO 1.5 Pro, a high-performance model designed for stronger generalization capability across a wide range of scenarios, and Grounding DINO 1.5 Edge, an efficient model optimized for faster speed demanded in many applications requiring edge deployment. The Grounding DINO 1.5 Pro model advances its predecessor by scaling up the model architecture, integrating an enhanced vision backbone, and expanding the training dataset to over 20 million images with grounding annotations, thereby achieving a richer semantic understanding. The Grounding DINO 1.5 Edge model, while designed for efficiency with reduced feature scales, maintains robust detection capabilities by being trained on the same comprehensive dataset. Empirical results demonstrate the effectiveness of Grounding DINO 1.5, with the Grounding DINO 1.5 Pro model attaining a 54.3 AP on the COCO detection benchmark and a 55.7 AP on the LVIS-minival zero-shot transfer benchmark, setting new records for open-set object detection. Furthermore, the Grounding DINO 1.5 Edge model, when optimized with TensorRT, achieves a speed of 75.2 FPS while attaining a zero-shot performance of 36.2 AP on the LVIS-minival benchmark, making it more suitable for edge computing scenarios. Model examples and demos with API will be released at https://github.com/IDEA-Research/Grounding-DINO-1.5-API
• Abstract（参考訳）: 本稿では, IDEA Research が開発した高度なオープンセットオブジェクト検出モデルである Grounding DINO 1.5 について紹介する。 スイートには2つのモデルが含まれている: Grounding DINO 1.5 Pro、幅広いシナリオにわたるより強力な一般化機能のために設計された高性能モデル、Grounding DINO 1.5 Edge、エッジデプロイを必要とする多くのアプリケーションで要求される高速な速度に最適化された効率的なモデル。 Grounding DINO 1.5 Proモデルは、モデルアーキテクチャをスケールアップし、拡張されたビジョンバックボーンを統合し、トレーニングデータセットをグラウンドアノテーションで2000万以上のイメージに拡張することで、よりリッチなセマンティック理解を実現することで、前バージョンを進化させた。 Grounding DINO 1.5 Edgeモデルは、機能スケールを縮小した効率性のために設計されたが、同じ包括的なデータセットでトレーニングすることで堅牢な検出能力を維持している。 実験的な結果は、グラウンディングDINO 1.5 ProモデルがCOCO検出ベンチマークで54.3 AP、LVIS最小のゼロショット転送ベンチマークで55.7 APに達し、オープンセットオブジェクト検出のための新しいレコードが設定されたことにより、グラウンディングDINO 1.5の有効性を示す。 さらに、Grounding DINO 1.5 EdgeモデルはTensorRTで最適化されると75.2 FPSの速度を実現し、LVIS-minivalベンチマークで36.2 APのゼロショット性能を実現し、エッジコンピューティングのシナリオにより適している。 APIを使ったモデル例とデモがhttps://github.com/IDEA-Research/Grounding-DINO-1.5-APIで公開される。

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