論文の概要: VisTa: Visual-contextual and Text-augmented Zero-shot Object-level OOD Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22291v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 10:08:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:29:29.910302
• Title: VisTa: Visual-contextual and Text-augmented Zero-shot Object-level OOD Detection
• Title（参考訳）: VisTa: ビジュアルコンテクストとテキストによるゼロショットオブジェクトレベルのOOD検出
• Authors: Bin Zhang, Xiaoyang Qu, Guokuan Li, Jiguang Wan, Jianzong Wang,
• Abstract要約: ゼロショットオブジェクトレベルのOOD検出にCLIPを適用する新しい手法を提案する。 本手法は,重要な文脈情報を保存し,IDとOODオブジェクトを区別する能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.200900846112805
• License:
• Abstract: As object detectors are increasingly deployed as black-box cloud services or pre-trained models with restricted access to the original training data, the challenge of zero-shot object-level out-of-distribution (OOD) detection arises. This task becomes crucial in ensuring the reliability of detectors in open-world settings. While existing methods have demonstrated success in image-level OOD detection using pre-trained vision-language models like CLIP, directly applying such models to object-level OOD detection presents challenges due to the loss of contextual information and reliance on image-level alignment. To tackle these challenges, we introduce a new method that leverages visual prompts and text-augmented in-distribution (ID) space construction to adapt CLIP for zero-shot object-level OOD detection. Our method preserves critical contextual information and improves the ability to differentiate between ID and OOD objects, achieving competitive performance across different benchmarks.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出器は、元のトレーニングデータへのアクセスを制限するブラックボックスクラウドサービスや事前訓練されたモデルとしてますますデプロイされるため、ゼロショットオブジェクトレベルのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出の課題が生じる。 このタスクは、オープンワールド環境における検出器の信頼性を確保するために重要となる。 既存の手法では、CLIPのような事前訓練された視覚言語モデルを用いた画像レベルのOOD検出が成功しているが、そのようなモデルをオブジェクトレベルのOOD検出に直接適用することは、文脈情報の欠如と画像レベルのアライメントへの依存による課題である。 これらの課題に対処するために、ゼロショットオブジェクトレベルのOOD検出にCLIPを適用するために、視覚的プロンプトとテキスト拡張インディストリビューション(ID)空間構築を活用する新しい手法を提案する。 本手法は,重要なコンテキスト情報を保存し,IDオブジェクトとOODオブジェクトを区別し,異なるベンチマーク間での競合性能を実現する。

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