論文の概要: OV-DQUO: Open-Vocabulary DETR with Denoising Text Query Training and Open-World Unknown Objects Supervision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17913v1
- Date: Tue, 28 May 2024 07:33:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 19:47:39.244619
- Title: OV-DQUO: Open-Vocabulary DETR with Denoising Text Query Training and Open-World Unknown Objects Supervision
- Title（参考訳）: OV-DQUO:Denoising Text Query Training and Open-World Unknown Objects Supervisionによるオープン語彙DETR
- Authors: Junjie Wang, Bin Chen, Bin Kang, Yulin Li, YiChi Chen, Weizhi Xian, Huifeng Chang,
- Abstract要約: Open-Vocabulary Detection (OVD) は、検出器が訓練される基本カテゴリを越えて、新しいカテゴリからオブジェクトを検出することを目的としている。
我々は、textbfOpen-textbfVocabulary DETRによるtextbfQueryトレーニングとオープンワールドtextbfUnknown textbfObjects監督を行うOV-DQUOを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.19259830005197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Open-Vocabulary Detection (OVD) aims to detect objects from novel categories beyond the base categories on which the detector is trained. However, existing open-vocabulary detectors trained on known category data tend to assign higher confidence to trained categories and confuse novel categories with background. To resolve this, we propose OV-DQUO, an \textbf{O}pen-\textbf{V}ocabulary DETR with \textbf{D}enoising text \textbf{Q}uery training and open-world \textbf{U}nknown \textbf{O}bjects supervision. Specifically, we introduce a wildcard matching method that enables the detector to learn from pairs of unknown objects recognized by the open-world detector and text embeddings with general semantics, mitigating the confidence bias between base and novel categories. Additionally, we propose a denoising text query training strategy that synthesizes additional noisy query-box pairs from open-world unknown objects to trains the detector through contrastive learning, enhancing its ability to distinguish novel objects from the background. We conducted extensive experiments on the challenging OV-COCO and OV-LVIS benchmarks, achieving new state-of-the-art results of 45.6 AP50 and 39.3 mAP on novel categories respectively, without the need for additional training data. Models and code are released at https://github.com/xiaomoguhz/OV-DQUO
- Abstract（参考訳）: Open-Vocabulary Detection (OVD) は、検出器が訓練される基本カテゴリを越えて、新しいカテゴリからオブジェクトを検出することを目的としている。
しかし、既知のカテゴリデータに基づいて訓練された既存のオープン語彙検出器は、訓練されたカテゴリに高い信頼を割り当て、新しいカテゴリを背景と混同する傾向がある。
そこで,本稿では,OV-DQUO(OV-DQUO)を提案する。OV-DQUO(OV-DQUO)は,OV-DQUO(OV-DQUO)という,OV-DQUO(OV-DQUO)という,OV-DQUO(OF{O}pen-\textbf{V}ocabulary DETR)を付与する。
具体的には,オープンワールド検出器によって認識される未知のオブジェクトのペアと,一般的な意味論によるテキスト埋め込みから学習し,ベースと新規のカテゴリ間の信頼バイアスを緩和するワイルドカードマッチング手法を提案する。
さらに,未知の未知のオブジェクトからノイズの多いクエリボックスペアを合成し,対照的な学習を通じて検出者を訓練し,新しいオブジェクトを背景から識別する能力を向上する。
我々は,OV-COCOとOV-LVISベンチマークの試行を行い,新たなカテゴリでそれぞれ45.6 AP50と39.3 mAPの試験結果を得た。
モデルとコードはhttps://github.com/xiaomoguhz/OV-DQUOでリリースされる
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