論文の概要: Compositional Caching for Training-free Open-vocabulary Attribute Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19145v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 21:00:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:44.516204
• Title: Compositional Caching for Training-free Open-vocabulary Attribute Detection
• Title（参考訳）: 学習自由な開語彙属性検出のための構成キャッシング
• Authors: Marco Garosi, Alessandro Conti, Gaowen Liu, Elisa Ricci, Massimiliano Mancini,
• Abstract要約: オープンボキャブラリ属性検出のためのトレーニング不要なComcal Caching(ComCa)を提案する。 ComCaは、イメージの補助キャッシュをポップアップするために、ターゲット属性とオブジェクトのリストのみを入力として使用する。 パブリックデータセットの実験では、ComCaがゼロショットとキャッシュベースのベースラインを大幅に上回っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.46250297408974
• License:
• Abstract: Attribute detection is crucial for many computer vision tasks, as it enables systems to describe properties such as color, texture, and material. Current approaches often rely on labor-intensive annotation processes which are inherently limited: objects can be described at an arbitrary level of detail (e.g., color vs. color shades), leading to ambiguities when the annotators are not instructed carefully. Furthermore, they operate within a predefined set of attributes, reducing scalability and adaptability to unforeseen downstream applications. We present Compositional Caching (ComCa), a training-free method for open-vocabulary attribute detection that overcomes these constraints. ComCa requires only the list of target attributes and objects as input, using them to populate an auxiliary cache of images by leveraging web-scale databases and Large Language Models to determine attribute-object compatibility. To account for the compositional nature of attributes, cache images receive soft attribute labels. Those are aggregated at inference time based on the similarity between the input and cache images, refining the predictions of underlying Vision-Language Models (VLMs). Importantly, our approach is model-agnostic, compatible with various VLMs. Experiments on public datasets demonstrate that ComCa significantly outperforms zero-shot and cache-based baselines, competing with recent training-based methods, proving that a carefully designed training-free approach can successfully address open-vocabulary attribute detection.
• Abstract（参考訳）: 属性検出は多くのコンピュータビジョンタスクにおいて重要であり、システムは色、テクスチャ、材料などの特性を記述できる。 オブジェクトは任意のレベルの詳細(例えば、色と色陰)で記述することができ、アノテーションが慎重に指示されないと曖昧になる。 さらに、事前に定義された属性セット内で動作し、予期しないダウンストリームアプリケーションに対するスケーラビリティと適応性を低減する。 本稿では,これらの制約を克服するオープン語彙属性検出のトレーニング不要手法であるComcal Cachingについて述べる。 ComCaはターゲット属性とオブジェクトの一覧のみを入力として必要としており、ウェブスケールのデータベースと大規模言語モデルを利用してイメージの補助キャッシュをポップアップさせ、属性とオブジェクトの互換性を決定する。 属性の構成的性質を考慮するため、キャッシュイメージはソフトな属性ラベルを受け取る。 これらは入力画像とキャッシュ画像の類似性に基づいて推論時に集約され、基礎となるビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)の予測を精査する。 重要な点として、我々のアプローチはモデルに依存しず、様々なVLMと互換性がある。 パブリックデータセットの実験では、ComCaがゼロショットとキャッシュベースのベースラインを著しく上回り、最近のトレーニングベースの手法と競合し、慎重に設計されたトレーニング不要のアプローチがオープン語彙属性検出にうまく対処できることが示されている。

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