論文の概要: Think Twice Before Recognizing: Large Multimodal Models for General Fine-grained Traffic Sign Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01534v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 02:08:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-06 03:21:06.688939
• Title: Think Twice Before Recognizing: Large Multimodal Models for General Fine-grained Traffic Sign Recognition
• Title（参考訳）: 認識する前に考える: 交通信号認識のための大規模マルチモーダルモデル
• Authors: Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,
• Abstract要約: 我々は、微粒な交通標識認識(TSR)を改善するために認識する前に、思考と呼ばれる新しい戦略を提案する。 我々の戦略は、大型マルチモーダルモデル(LMM)の多重思考能力を刺激することで、有効な微粒化TSRを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.20086587208214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new strategy called think twice before recognizing to improve fine-grained traffic sign recognition (TSR). Fine-grained TSR in the wild is difficult due to the complex road conditions, and existing approaches particularly struggle with cross-country TSR when data is lacking. Our strategy achieves effective fine-grained TSR by stimulating the multiple-thinking capability of large multimodal models (LMM). We introduce context, characteristic, and differential descriptions to design multiple thinking processes for the LMM. The context descriptions with center coordinate prompt optimization help the LMM to locate the target traffic sign in the original road images containing multiple traffic signs and filter irrelevant answers through the proposed prior traffic sign hypothesis. The characteristic description is based on few-shot in-context learning of template traffic signs, which decreases the cross-domain difference and enhances the fine-grained recognition capability of the LMM. The differential descriptions of similar traffic signs optimize the multimodal thinking capability of the LMM. The proposed method is independent of training data and requires only simple and uniform instructions. We conducted extensive experiments on three benchmark datasets and two real-world datasets from different countries, and the proposed method achieves state-of-the-art TSR results on all five datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,微粒な交通標識認識(TSR)を改善するために認識する前に,思考と呼ばれる新たな戦略を提案する。 複雑な道路条件のため、野生の微粒なTSRは困難であり、既存のアプローチではデータが不足している場合、特にクロスカントリーなTSRに苦しむ。 我々の戦略は、大規模マルチモーダルモデル(LMM)の多重思考能力を刺激することにより、有効な微粒化TSRを実現する。 LMMのための複数の思考プロセスを設計するために、文脈、特徴、微分記述を導入する。 中心座標のプロンプト最適化によるコンテキスト記述は、LMMが複数の交通標識を含む元の道路画像中の目標交通標識を見つけ出し、提案した先行交通標識仮説を通じて無関係な回答をフィルタリングするのに役立つ。 特徴的記述はテンプレートトラヒックのテキスト内学習に基づいており、これによりドメイン間の差が小さくなり、LMMの微粒化認識能力が向上する。 類似の交通標識の差分記述は、LMMのマルチモーダル思考能力を最適化する。 提案手法はトレーニングデータとは独立であり,単純かつ均一な命令のみを必要とする。 各国の3つのベンチマークデータセットと2つの実世界のデータセットについて広範な実験を行い、提案手法は5つのデータセットすべてに対して最先端のTSR結果を得る。

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