論文の概要: Lightweight Modular Parameter-Efficient Tuning for Open-Vocabulary Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10787v4
• Date: Thu, 25 Sep 2025 12:01:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 14:16:55.646747
• Title: Lightweight Modular Parameter-Efficient Tuning for Open-Vocabulary Object Detection
• Title（参考訳）: オープンボキャブラリ物体検出のための軽量モジュールパラメータ効率チューニング
• Authors: Bilal Faye, Hanane Azzag, Mustapha Lebbah,
• Abstract要約: パラメータ効率の良いオープン語彙オブジェクト検出のための軽量なモジュラーフレームワークUniProj-Detを提案する。 UniProj-Detは事前訓練されたバックボーンを凍結し、学習可能なモダリティトークンを備えたユニバーサル・プロジェクション・モジュールを導入し、最小限のコストで視覚-言語適応を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1155908599769764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-vocabulary object detection (OVD) extends recognition beyond fixed taxonomies by aligning visual and textual features, as in MDETR, GLIP, or RegionCLIP. While effective, these models require updating all parameters of large vision--language backbones, leading to prohibitive training cost. Recent efficient OVD approaches, inspired by parameter-efficient fine-tuning methods such as LoRA or adapters, reduce trainable parameters but often face challenges in selecting which layers to adapt and in balancing efficiency with accuracy. We propose UniProj-Det, a lightweight modular framework for parameter-efficient OVD. UniProj-Det freezes pretrained backbones and introduces a Universal Projection module with a learnable modality token, enabling unified vision--language adaptation at minimal cost. Applied to MDETR, our framework trains only about ~2-5% of parameters while achieving competitive or superior performance on phrase grounding, referring expression comprehension, and segmentation. Comprehensive analysis of FLOPs, memory, latency, and ablations demonstrates UniProj-Det as a principled step toward scalable and efficient open-vocabulary detection.
• Abstract（参考訳）: Open-vocabulary Object Detection (OVD) は、MDETR、GLIP、RegionalCLIPのような視覚的特徴とテキスト的特徴を整列することで、固定された分類域を超えて認識を拡張している。 有効ではあるが、これらのモデルは大きな視覚のバックボーンの全てのパラメータを更新する必要がある。 最近の効率的なOVDアプローチは、LoRAやアダプタのようなパラメータ効率のよい微調整法にインスパイアされ、トレーニング可能なパラメータを削減しているが、どの層に適応するかを選択し、効率と精度のバランスをとるかという課題に直面している。 パラメータ効率の高いOVDのための軽量なモジュラーフレームワークUniProj-Detを提案する。 UniProj-Detは事前訓練されたバックボーンを凍結し、学習可能なモダリティトークンを備えたユニバーサル・プロジェクション・モジュールを導入し、最小限のコストで視覚-言語適応を可能にする。 MDETRに適用した場合、我々のフレームワークはパラメータの約2-5%しか訓練しないが、フレーズグラウンド、表現理解、セグメンテーションの競合的あるいは優れた性能を実現している。 FLOP、メモリ、レイテンシ、アブレーションの包括的分析は、UniProj-Detをスケーラブルで効率的なオープン語彙検出への原則的なステップとして示している。

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