論文の概要: Cross-domain Multi-step Thinking: Zero-shot Fine-grained Traffic Sign Recognition in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01534v2
• Date: Wed, 23 Jul 2025 08:14:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.658578
• Title: Cross-domain Multi-step Thinking: Zero-shot Fine-grained Traffic Sign Recognition in the Wild
• Title（参考訳）: クロスドメイン多段階思考:野生におけるゼロショットきめ細かい交通信号認識
• Authors: Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,
• Abstract要約: クロスドメイン マルチステップシンキング (CdMT) は、野生におけるゼロショットきめ細かなトラフィックサイン認識(TSR)の性能を改善することを提案した。 CdMTはトレーニングデータとは独立であり、単純で均一な命令のみを必要とするため、クロスカントリーのTSRを実現することができる。 フレームワークは5つのデータセット上の他の最先端メソッドよりも優れたパフォーマンスを実現した。
• 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: In this study, we propose Cross-domain Multi-step Thinking (CdMT) to improve zero-shot fine-grained traffic sign recognition (TSR) performance in the wild. Zero-shot fine-grained TSR in the wild is challenging due to the cross-domain problem between clean template traffic signs and real-world counterparts, and existing approaches particularly struggle with cross-country TSR scenarios, where traffic signs typically differ between countries. The proposed CdMT framework tackles these challenges by leveraging the multi-step reasoning capabilities of large multimodal models (LMMs). We introduce context, characteristic, and differential descriptions to design multiple thinking processes for LMMs. Context descriptions, which are enhanced by center coordinate prompt optimization, enable the precise localization of target traffic signs in complex road images and filter irrelevant responses via novel prior traffic sign hypotheses. Characteristic descriptions, which are derived from in-context learning with template traffic signs, bridge cross-domain gaps and enhance fine-grained TSR. Differential descriptions refine the multimodal reasoning ability of LMMs by distinguishing subtle differences among similar signs. CdMT is independent of training data and requires only simple and uniform instructions, enabling it to achieve cross-country TSR. We conducted extensive experiments on three benchmark datasets and two real-world datasets from different countries. The proposed CdMT framework achieved superior performance compared with other state-of-the-art methods on all five datasets, with recognition accuracies of 0.93, 0.89, 0.97, 0.89, and 0.85 on the GTSRB, BTSD, TT-100K, Sapporo, and Yokohama datasets, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,クロスドメイン・マルチステップ・シンキング(CdMT)を提案する。 クリーンなテンプレートのトラフィックサインと現実世界のトラフィックサインのクロスドメイン問題、そして既存のアプローチでは、通常、国によってトラフィックサインが異なるクロスカントリーのTSRシナリオに特に苦労しているため、野生のゼロショットの微粒なTSRは難しい。 提案するCdMTフレームワークは,大規模マルチモーダルモデル(LMM)の多段階推論機能を活用することで,これらの課題に対処する。 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。 コンテクスト記述は、センター座標のプロンプト最適化によって強化され、複雑な道路画像中のターゲット信号の正確な位置決めを可能にし、新しい先行信号仮説を介して無関係応答をフィルタリングする。 テンプレート・トラヒック・サインを用いたインコンテキスト・ラーニング,ブリッジ・クロスドメイン・ギャップ,微粒化TSRの強化などが特徴である。 差分記述は、類似の記号間の微妙な違いを区別することにより、LMMの多モード推論能力を洗練させる。 CdMTはトレーニングデータとは独立であり、単純で均一な命令のみを必要とするため、クロスカントリーのTSRを実現することができる。 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った。 提案したCdMTフレームワークは, GTSRB, BTSD, TT-100K, サポロ, 横浜の各データセットの認識精度0.93, 0.89, 0.97, 0.89, 0.85の5つのデータセットに対して, 最先端の手法に比べて優れた性能を示した。

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