論文の概要: CASA: Class-Agnostic Shared Attributes in Vision-Language Models for Efficient Incremental Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05804v3
• Date: Mon, 31 Mar 2025 15:30:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:56.690302
• Title: CASA: Class-Agnostic Shared Attributes in Vision-Language Models for Efficient Incremental Object Detection
• Title（参考訳）: CASA:高能率インクリメンタル物体検出のための視覚言語モデルにおけるクラス非依存的共有属性
• Authors: Mingyi Guo, Yuyang Liu, Zhiyuan Yan, Zongying Lin, Peixi Peng, Yonghong Tian,
• Abstract要約: Class-Agnostic Shared Attribute Baseは、インクリメンタルクラス間で共有されるカテゴリに依存しない属性を学ぶことをモデルに推奨する。 その後のタスクでは、保持された属性は凍結され、残りの候補から新しい属性が選択される。 COCOデータセットの実験により,本手法の最先端性能が実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.286598189230396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incremental object detection is fundamentally challenged by catastrophic forgetting. A major factor contributing to this issue is background shift, where background categories in sequential tasks may overlap with either previously learned or future unseen classes. To address this, we propose a novel method called Class-Agnostic Shared Attribute Base (CASA) that encourages the model to learn category-agnostic attributes shared across incremental classes. Our approach leverages an LLM to generate candidate textual attributes, selects the most relevant ones based on the current training data, and records their importance in an assignment matrix. For subsequent tasks, the retained attributes are frozen, and new attributes are selected from the remaining candidates, ensuring both knowledge retention and adaptability. Extensive experiments on the COCO dataset demonstrate the state-of-the-art performance of our method.
• Abstract（参考訳）: インクリメンタルな物体検出は、破滅的な忘れ物によって根本的に挑戦される。 この問題に寄与する主な要因はバックグラウンドシフトであり、シーケンシャルなタスクにおけるバックグラウンドカテゴリは、以前に学習されたクラスと将来の未確認クラスのいずれかと重複する可能性がある。 そこで本研究では,CASA(Class-Agnostic Shared Attribute Base)と呼ばれる新たな手法を提案する。 提案手法では,LLMを利用してテキスト属性の候補を生成し,現在のトレーニングデータに基づいて関連性の高い属性を選択し,その重要性を代入行列に記録する。 その後のタスクでは、保持された属性は凍結され、残りの候補から新しい属性が選択され、知識の保持と適応性の両方が保証される。 COCOデータセットの大規模な実験により,本手法の最先端性能が実証された。

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