論文の概要: Few-shot target-driven instance detection based on open-vocabulary object detection models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16028v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 14:03:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:18:21.913224
• Title: Few-shot target-driven instance detection based on open-vocabulary object detection models
• Title（参考訳）: オープンボキャブラリオブジェクト検出モデルに基づくターゲット駆動型インスタンス検出
• Authors: Ben Crulis, Barthelemy Serres, Cyril De Runz, Gilles Venturini,
• Abstract要約: オープンボキャブラリオブジェクト検出モデルは、同じ潜在空間において、より近い視覚的およびテキスト的概念をもたらす。 テキスト記述を必要とせずに,後者をワンショットあるいは少数ショットのオブジェクト認識モデルに変換する軽量な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0749601922718608
• License:
• Abstract: Current large open vision models could be useful for one and few-shot object recognition. Nevertheless, gradient-based re-training solutions are costly. On the other hand, open-vocabulary object detection models bring closer visual and textual concepts in the same latent space, allowing zero-shot detection via prompting at small computational cost. We propose a lightweight method to turn the latter into a one-shot or few-shot object recognition models without requiring textual descriptions. Our experiments on the TEgO dataset using the YOLO-World model as a base show that performance increases with the model size, the number of examples and the use of image augmentation.
• Abstract（参考訳）: 現在の大きなオープンビジョンモデルは、1ショットと数ショットのオブジェクト認識に有用である。 それでも、勾配に基づく再学習ソリューションはコストがかかる。 一方、オープン語彙オブジェクト検出モデルは、同じ潜在空間において、より近い視覚的およびテキスト的概念をもたらし、少ない計算コストで、ゼロショット検出を可能にする。 テキスト記述を必要とせずに,後者をワンショットあるいは少数ショットのオブジェクト認識モデルに変換する軽量な手法を提案する。 YOLO-WorldモデルをベースとしてTEgOデータセットを実験した結果,モデルのサイズ,サンプル数,画像拡張の利用により,性能が向上することが示された。

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