論文の概要: Fine-Grained Open-Vocabulary Object Recognition via User-Guided Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15620v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 18:13:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:21:04.897305
• Title: Fine-Grained Open-Vocabulary Object Recognition via User-Guided Segmentation
• Title（参考訳）: ユーザガイドセグメンテーションによる細粒度オープンボキャブラリ物体認識
• Authors: Jinwoo Ahn, Hyeokjoon Kwon, Hwiyeon Yoo,
• Abstract要約: FOCUS: ユーザガイドによるきめ細かいオープン語彙オブジェクト認識。 FOCUSと呼ばれる新しい基礎モデルに基づく検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.590984668118904
• License:
• Abstract: Recent advent of vision-based foundation models has enabled efficient and high-quality object detection at ease. Despite the success of previous studies, object detection models face limitations on capturing small components from holistic objects and taking user intention into account. To address these challenges, we propose a novel foundation model-based detection method called FOCUS: Fine-grained Open-Vocabulary Object ReCognition via User-Guided Segmentation. FOCUS merges the capabilities of vision foundation models to automate open-vocabulary object detection at flexible granularity and allow users to directly guide the detection process via natural language. It not only excels at identifying and locating granular constituent elements but also minimizes unnecessary user intervention yet grants them significant control. With FOCUS, users can make explainable requests to actively guide the detection process in the intended direction. Our results show that FOCUS effectively enhances the detection capabilities of baseline models and shows consistent performance across varying object types.
• Abstract（参考訳）: 近年の視覚ベース基礎モデルの出現により、効率よく高品質な物体検出が可能になった。 従来の研究の成功にもかかわらず、オブジェクト検出モデルは、全体論的なオブジェクトから小さなコンポーネントを捕捉し、ユーザの意図を考慮に入れてしまうという制限に直面している。 これらの課題に対処するために,ユーザガイドセグメンテーションによるFOCUS: きめ細かいオープン語彙オブジェクト認識手法を提案する。 FOCUSは視覚基盤モデルの機能を統合し、オープン語彙オブジェクト検出を柔軟な粒度で自動化し、ユーザーが自然言語で直接検出プロセスをガイドできるようにする。 粒状要素の識別と位置決めに優れるだけでなく、不要なユーザの介入を最小限に抑えつつも、かなりの制御を可能にする。 FOCUSを使用すると、ユーザは意図した方向に検出プロセスを積極的にガイドする説明可能なリクエストを作成できる。 この結果から,FOCUSはベースラインモデルの検出能力を効果的に向上し,様々なオブジェクトタイプに対して一貫した性能を示すことがわかった。

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