論文の概要: DiPEx: Dispersing Prompt Expansion for Class-Agnostic Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14924v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 07:33:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 14:33:07.178303
• Title: DiPEx: Dispersing Prompt Expansion for Class-Agnostic Object Detection
• Title（参考訳）: DiPEx: クラスに依存しないオブジェクト検出のためのプロンプト展開
• Authors: Jia Syuen Lim, Zhuoxiao Chen, Mahsa Baktashmotlagh, Zhi Chen, Xin Yu, Zi Huang, Yadan Luo,
• Abstract要約: 本研究では、視覚言語モデルを用いて、自己教師付きプロンプト学習戦略による物体検出を強化する。 最初の発見は、手作業によるテキストクエリが、しばしば検出されていないオブジェクトをもたらすことを示している。 本稿では,リコール率を高めるためにDiPEx(Dispersing Prompt Expansion)アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.56930979807214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Class-agnostic object detection (OD) can be a cornerstone or a bottleneck for many downstream vision tasks. Despite considerable advancements in bottom-up and multi-object discovery methods that leverage basic visual cues to identify salient objects, consistently achieving a high recall rate remains difficult due to the diversity of object types and their contextual complexity. In this work, we investigate using vision-language models (VLMs) to enhance object detection via a self-supervised prompt learning strategy. Our initial findings indicate that manually crafted text queries often result in undetected objects, primarily because detection confidence diminishes when the query words exhibit semantic overlap. To address this, we propose a Dispersing Prompt Expansion (DiPEx) approach. DiPEx progressively learns to expand a set of distinct, non-overlapping hyperspherical prompts to enhance recall rates, thereby improving performance in downstream tasks such as out-of-distribution OD. Specifically, DiPEx initiates the process by self-training generic parent prompts and selecting the one with the highest semantic uncertainty for further expansion. The resulting child prompts are expected to inherit semantics from their parent prompts while capturing more fine-grained semantics. We apply dispersion losses to ensure high inter-class discrepancy among child prompts while preserving semantic consistency between parent-child prompt pairs. To prevent excessive growth of the prompt sets, we utilize the maximum angular coverage (MAC) of the semantic space as a criterion for early termination. We demonstrate the effectiveness of DiPEx through extensive class-agnostic OD and OOD-OD experiments on MS-COCO and LVIS, surpassing other prompting methods by up to 20.1% in AR and achieving a 21.3% AP improvement over SAM. The code is available at https://github.com/jason-lim26/DiPEx.
• Abstract（参考訳）: クラスに依存しないオブジェクト検出(OD)は、多くの下流視覚タスクにおいて、基盤となるかボトルネックとなる可能性がある。 ボトムアップや多目的発見手法の進歩により、基本的な視覚的手がかりを生かして有能な物体を識別する手法が大幅に進歩したが、オブジェクトの多様性とコンテキストの複雑さのため、常に高いリコール率を達成することは困難である。 本研究では、視覚言語モデル(VLM)を用いて、自己教師付き即時学習戦略による物体検出を強化する。 最初の結果から,手作業によるテキストクエリによって検出されていないオブジェクトが検出されない場合が多く,クエリワードが意味的重複を示すと,検出の信頼性が低下することがわかった。 そこで本稿では,DiPEx(Dispersing Prompt Expansion)アプローチを提案する。 DiPExは徐々に、異なる非重複超球面プロンプトのセットを拡張してリコール率を高め、アウト・オブ・ディストリビューションODのような下流タスクのパフォーマンスを向上させることを学習している。 具体的には、DiPExは、ジェネリック親プロンプトを自己学習し、さらなる拡張のための最もセマンティックな不確実性を持つプロンプトを選択することによって、プロセスを開始する。 得られた子プロンプトは、よりきめ細かいセマンティックスをキャプチャしながら、親プロンプトからセマンティックスを継承することが期待されている。 分散損失を適用して,親子間の親子間の意味的一貫性を維持しつつ,親子間の親子間差を高く抑える。 プロンプト集合の過剰な成長を防止するため,セマンティック空間の最大角被覆(MAC)を早期終了の基準として利用する。 本研究は,MS-COCOおよびLVISにおけるクラス非依存ODおよびOD-OD実験によるDiPExの有効性を実証し,ARの20.1%まで向上し,SAMよりも21.3%のAP改善を実現した。 コードはhttps://github.com/jason-lim26/DiPExで入手できる。

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