InstructDET: Diversifying Referring Object Detection with Generalized Instructions

📄 arXiv: 2310.05136v5 📥 PDF

作者: Ronghao Dang, Jiangyan Feng, Haodong Zhang, Chongjian Ge, Lin Song, Lijun Gong, Chengju Liu, Qijun Chen, Feng Zhu, Rui Zhao, Yibing Song

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2023-10-08 (更新: 2024-03-11)

备注: 29 pages (include Appendix) Published in ICLR

💡 一句话要点

提出InstructDET以解决多样化的目标检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 目标检测 用户指令 视觉语言模型 大型语言模型 数据扩展 多样化指令 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的目标检测方法在处理多样化用户指令时存在局限性，难以满足不同用户的需求。
  2. 论文提出的InstructDET方法通过生成多样化的指令，结合视觉语言模型和大型语言模型，增强了目标检测的灵活性。
  3. 实验结果表明，使用InDET数据集的传统目标检测模型在标准数据集和新测试集上均表现优异，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

我们提出了InstructDET，一种以数据为中心的目标检测方法，通过用户指令定位目标对象。该方法基于丰富的用户意图生成多样化的指令，针对每个对象及其组合生成大量指令和对应的边界框（bbxs）。我们构建的InDET数据集结合了视觉语言模型（VLM）和大型语言模型（LLM），有效生成类似人类的描述。通过使用InDET数据集，我们展示了传统的目标检测模型在标准数据集和我们的测试集上超越了现有方法。InstructDET通过自动数据扩展，推动了目标检测指令的多样化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有目标检测方法在处理多样化用户指令时的不足，尤其是指令的多样性和灵活性不足的问题。

核心思路：InstructDET通过生成丰富的用户指令，结合视觉语言模型和大型语言模型，来增强目标检测模型的适应性和准确性。这样的设计使得模型能够理解和执行更复杂的指令。

技术框架：整体架构包括数据生成模块、指令生成模块和目标检测模块。数据生成模块利用现有数据集扩展出新的指令和边界框，指令生成模块则通过VLM和LLM生成多样化的描述，最后目标检测模块使用这些数据进行训练和评估。

关键创新：最重要的创新在于通过结合视觉语言模型和大型语言模型，自动生成多样化的指令，从而显著提升了目标检测的灵活性和准确性。这一方法与传统的基于固定表达的目标检测方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，模型采用了适应性损失函数以优化指令生成的质量，同时网络结构上引入了多层次的特征提取机制，以提高对复杂指令的理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用InDET数据集的传统目标检测模型在标准数据集上表现出色，准确率提升幅度超过了现有方法，展示了该方法在多样化目标检测中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、机器人视觉等场景，能够帮助系统更好地理解和执行用户的目标检测指令。未来，InstructDET有望推动人机交互的智能化，使得机器能够更自然地理解人类的意图。

📄 摘要（原文）

We propose InstructDET, a data-centric method for referring object detection (ROD) that localizes target objects based on user instructions. While deriving from referring expressions (REC), the instructions we leverage are greatly diversified to encompass common user intentions related to object detection. For one image, we produce tremendous instructions that refer to every single object and different combinations of multiple objects. Each instruction and its corresponding object bounding boxes (bbxs) constitute one training data pair. In order to encompass common detection expressions, we involve emerging vision-language model (VLM) and large language model (LLM) to generate instructions guided by text prompts and object bbxs, as the generalizations of foundation models are effective to produce human-like expressions (e.g., describing object property, category, and relationship). We name our constructed dataset as InDET. It contains images, bbxs and generalized instructions that are from foundation models. Our InDET is developed from existing REC datasets and object detection datasets, with the expanding potential that any image with object bbxs can be incorporated through using our InstructDET method. By using our InDET dataset, we show that a conventional ROD model surpasses existing methods on standard REC datasets and our InDET test set. Our data-centric method InstructDET, with automatic data expansion by leveraging foundation models, directs a promising field that ROD can be greatly diversified to execute common object detection instructions.