論文の概要: Open-World Object Detection with Instance Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16073v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 13:13:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 05:46:35.948051
• Title: Open-World Object Detection with Instance Representation Learning
• Title（参考訳）: インスタンス表現学習を用いたオープンワールドオブジェクト検出
• Authors: Sunoh Lee, Minsik Jeon, Jihong Min, Junwon Seo,
• Abstract要約: 本研究では,新しい物体を検知し,オープンワールド条件下で意味的にリッチな特徴を抽出できる物体検知器の訓練手法を提案する。 提案手法は頑健で一般化可能な特徴空間を学習し,他のOWODに基づく特徴抽出法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8749305679160366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While humans naturally identify novel objects and understand their relationships, deep learning-based object detectors struggle to detect and relate objects that are not observed during training. To overcome this issue, Open World Object Detection(OWOD) has been introduced to enable models to detect unknown objects in open-world scenarios. However, OWOD methods fail to capture the fine-grained relationships between detected objects, which are crucial for comprehensive scene understanding and applications such as class discovery and tracking. In this paper, we propose a method to train an object detector that can both detect novel objects and extract semantically rich features in open-world conditions by leveraging the knowledge of Vision Foundation Models(VFM). We first utilize the semantic masks from the Segment Anything Model to supervise the box regression of unknown objects, ensuring accurate localization. By transferring the instance-wise similarities obtained from the VFM features to the detector's instance embeddings, our method then learns a semantically rich feature space of these embeddings. Extensive experiments show that our method learns a robust and generalizable feature space, outperforming other OWOD-based feature extraction methods. Additionally, we demonstrate that the enhanced feature from our model increases the detector's applicability to tasks such as open-world tracking.
• Abstract（参考訳）: 人間は自然に新しい物体を識別し、それらの関係を理解する一方で、深層学習に基づく物体検出器は、訓練中に観察されていない物体を検出し、関連付けるのに苦労する。 この問題を解決するために、オープンワールドオブジェクト検出(OWOD)が導入された。 しかし、OWOD法は検出されたオブジェクト間のきめ細かい関係を捉えるのに失敗する。 本稿では,視覚基礎モデル(VFM)の知識を活用して,新しい物体を検知し,オープンワールドの環境において意味的に豊かな特徴を抽出できる物体検出装置の訓練手法を提案する。 まずSegment Anything Modelのセマンティックマスクを用いて、未知のオブジェクトのボックス回帰を監視し、正確なローカライゼーションを保証する。 VFM特徴量から得られたインスタンスの類似性を検出器のインスタンス埋め込みに転送することで,本手法はこれらの埋め込みのセマンティックにリッチな特徴空間を学習する。 大規模な実験により,本手法は頑健で一般化可能な特徴空間を学習し,他のOWODに基づく特徴抽出法よりも優れていた。 さらに,本モデルから拡張された特徴が,オープンワールドトラッキングなどのタスクへの適用性を高めることを実証した。

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