論文の概要: Investigating Robustness of Open-Vocabulary Foundation Object Detectors under Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14874v2
• Date: Sat, 1 Jun 2024 20:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 14:19:22.110537
• Title: Investigating Robustness of Open-Vocabulary Foundation Object Detectors under Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 分布シフト下におけるオープンボキャブラリ基礎物体検出器のロバスト性の検討
• Authors: Prakash Chandra Chhipa, Kanjar De, Meenakshi Subhash Chippa, Rajkumar Saini, Marcus Liwicki,
• Abstract要約: オープン語彙オブジェクト検出は、従来のオブジェクト検出フレームワークの機能を拡張する。 本研究では,近年のオープン語彙基礎オブジェクト検出モデルの総合的ロバスト性評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.486569431242123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The challenge of Out-Of-Distribution (OOD) robustness remains a critical hurdle towards deploying deep vision models. Open-vocabulary object detection extends the capabilities of traditional object detection frameworks to recognize and classify objects beyond predefined categories. Investigating OOD robustness in open-vocabulary object detection is essential to increase the trustworthiness of these models. This study presents a comprehensive robustness evaluation of zero-shot capabilities of three recent open-vocabulary foundation object detection models, namely OWL-ViT, YOLO World, and Grounding DINO. Experiments carried out on the COCO-O and COCO-C benchmarks encompassing distribution shifts highlight the challenges of the models' robustness. Source code shall be made available to the research community on GitHub.
• Abstract（参考訳）: Out-Of-Distribution (OOD)の堅牢性の課題は、ディープビジョンモデルをデプロイする上で、依然として重要なハードルである。 オープンボキャブラリオブジェクト検出は、定義済みのカテゴリを超えてオブジェクトを認識し、分類する従来のオブジェクト検出フレームワークの機能を拡張する。 オープン語彙オブジェクト検出におけるOODロバスト性の調査は、これらのモデルの信頼性を高めるために不可欠である。 本研究では,最近のオープンボキャブラリ基礎オブジェクト検出モデルであるOWL-ViT, YOLO World, Grounding DINOのゼロショット機能に関する包括的ロバスト性評価を行った。 分散シフトを含むCOCO-OとCOCO-Cベンチマークで実施された実験は、モデルの堅牢性の課題を浮き彫りにした。 ソースコードはGitHubのリサーチコミュニティで入手することができる。

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