論文の概要: Can OOD Object Detectors Learn from Foundation Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05162v1
• Date: Sun, 8 Sep 2024 17:28:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 17:08:26.851290
• Title: Can OOD Object Detectors Learn from Foundation Models?
• Title（参考訳）: OODオブジェクト検出器は基礎モデルから学ぶことができるか?
• Authors: Jiahui Liu, Xin Wen, Shizhen Zhao, Yingxian Chen, Xiaojuan Qi,
• Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクト検出は、オープンセットのOODデータがないため、難しい課題である。 テキストから画像への生成モデルの最近の進歩に触発されて,大規模オープンセットデータを用いて訓練された生成モデルがOODサンプルを合成する可能性について検討した。 SyncOODは,大規模基盤モデルの能力を活用するシンプルなデータキュレーション手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.03404530594071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) object detection is a challenging task due to the absence of open-set OOD data. Inspired by recent advancements in text-to-image generative models, such as Stable Diffusion, we study the potential of generative models trained on large-scale open-set data to synthesize OOD samples, thereby enhancing OOD object detection. We introduce SyncOOD, a simple data curation method that capitalizes on the capabilities of large foundation models to automatically extract meaningful OOD data from text-to-image generative models. This offers the model access to open-world knowledge encapsulated within off-the-shelf foundation models. The synthetic OOD samples are then employed to augment the training of a lightweight, plug-and-play OOD detector, thus effectively optimizing the in-distribution (ID)/OOD decision boundaries. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate that SyncOOD significantly outperforms existing methods, establishing new state-of-the-art performance with minimal synthetic data usage.
• Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクト検出は、オープンセットのOODデータがないため、難しい課題である。 安定拡散のようなテキストから画像への生成モデルの最近の進歩に触発されて、大規模オープンセットデータに基づいて訓練された生成モデルの可能性を調べ、OODサンプルを合成し、OODオブジェクトの検出を向上させる。 SyncOODは,テキストから画像への生成モデルから意味のあるOODデータを自動的に抽出する,大規模基盤モデルの能力を活用するシンプルなデータキュレーション手法である。 これにより、既成のファンデーションモデル内にカプセル化されたオープンワールドの知識へのモデルアクセスが提供される。 次に、合成OODサンプルを使用して、軽量でプラグアンドプレイのOOD検出器のトレーニングを増強し、分散内(ID)/OOD決定境界を効果的に最適化する。 複数のベンチマークにわたる大規模な実験により、SyncOODは既存の手法を著しく上回り、最小限の合成データ使用量で新しい最先端の性能を確立した。

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