論文の概要: Interpretable Open-Vocabulary Referring Object Detection with Reverse Contrast Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19891v1
• Date: Sat, 26 Jul 2025 09:43:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:56.374249
• Title: Interpretable Open-Vocabulary Referring Object Detection with Reverse Contrast Attention
• Title（参考訳）: 逆コントラストアテンションによるオブジェクト検出の解釈可能なオープン語彙参照
• Authors: Drandreb Earl O. Juanico, Rowel O. Atienza, Jeffrey Kenneth Go,
• Abstract要約: RCAは、極端を抑え、中間レベルのアクティベーションを増幅することで最終層の注意を重み付け、意味論的に関連があるが抑制されたトークンが予測を導く。 We evaluate it on Open Vocabulary Referring Object Detection (OV-RefOD), introduced FitAP, a confidence-free average precision metric based on IoU and box area。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose Reverse Contrast Attention (RCA), a plug-in method that enhances object localization in vision-language transformers without retraining. RCA reweights final-layer attention by suppressing extremes and amplifying mid-level activations to let semantically relevant but subdued tokens guide predictions. We evaluate it on Open Vocabulary Referring Object Detection (OV-RefOD), introducing FitAP, a confidence-free average precision metric based on IoU and box area. RCA improves FitAP in 11 out of 15 open-source VLMs, with gains up to $+26.6\%$. Effectiveness aligns with attention sharpness and fusion timing; while late-fusion models benefit consistently, models like $\texttt{DeepSeek-VL2}$ also improve, pointing to capacity and disentanglement as key factors. RCA offers both interpretability and performance gains for multimodal transformers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚言語変換器におけるオブジェクトの局所性を高めるプラグイン手法であるReverse Contrast Attention (RCA)を提案する。 RCAは、極端を抑え、中間レベルのアクティベーションを増幅することで最終層の注意を重み付け、意味論的に関連があるが抑制されたトークンが予測を導く。 We evaluate it on Open Vocabulary Referring Object Detection (OV-RefOD), introduced FitAP, a confidence-free average precision metric based on IoU and box area。 RCAは15のオープンソースVLMのうち11のFitAPを改善し、最大$+26.6\%まで上昇する。 遅延融合モデルは一貫して利益を得るが、$\texttt{DeepSeek-VL2}$のようなモデルも改善され、キャパシティとアンタングルメントが重要な要素となる。 RCAはマルチモーダル変圧器の解釈可能性と性能向上の両方を提供する。

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