Boosting Open-Vocabulary Object Detection by Handling Background Samples

📄 arXiv: 2410.08645v1 📥 PDF

作者: Ruizhe Zeng, Lu Zhang, Xu Yang, Zhiyong Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-11

备注: 16 pages, 5 figures, Accepted to ICONIP 2024

💡 一句话要点

提出BIRDet，通过处理背景样本提升开放词汇目标检测性能

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 开放词汇目标检测 背景信息建模 部分对象抑制 CLIP模型 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有开放词汇目标检测器依赖CLIP，但CLIP在处理背景图像时存在不足，导致检测性能下降。
  2. BIRDet通过背景信息建模（BIM）和部分对象抑制（POS）来解决CLIP在背景样本处理上的局限性。
  3. 在OV-COCO和OV-LVIS上的实验表明，BIRDet能够有效提升现有开放词汇检测器的性能。

📝 摘要（中文）

开放词汇目标检测旨在从包含基础类别和新类别的候选词汇列表中准确检测目标。目前，许多开放词汇检测器通过利用CLIP强大的零样本能力取得了成功。然而，我们观察到，由于其语言-图像学习方法，CLIP模型难以有效处理背景图像（即没有对应标签的图像）。当处理背景样本时，这种局限性导致依赖CLIP的开放词汇检测器的性能欠佳。在本文中，我们提出了用于开放词汇检测器的背景信息表示（BIRDet），这是一种解决CLIP在处理背景样本方面的局限性的新方法。具体来说，我们设计了背景信息建模（BIM）来用动态场景信息替换主流开放词汇检测器中单一的、固定的背景嵌入，并将其提示为与图像相关的背景表示。该方法有效地增强了将超大区域分类为背景的能力。此外，我们引入了部分对象抑制（POS）算法，该算法利用重叠区域的比率来解决将部分区域错误分类为前景的问题。在OV-COCO和OV-LVIS基准上的实验表明，我们提出的模型能够实现各种开放词汇检测器的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：开放词汇目标检测的关键挑战在于如何有效区分前景目标和背景区域，尤其是在缺乏目标类别标注的情况下。现有方法依赖CLIP的零样本能力，但CLIP在处理不包含任何目标对象的背景图像时表现不佳，容易将部分背景区域误判为前景，从而影响检测精度。

核心思路：BIRDet的核心思路是增强模型对背景信息的理解和利用。通过动态建模背景信息，并结合抑制策略，使模型能够更准确地区分前景目标和背景区域，从而提升开放词汇目标检测的性能。

技术框架：BIRDet主要包含两个核心模块：背景信息建模（BIM）和部分对象抑制（POS）。BIM模块用于生成与图像相关的动态背景表示，取代了传统方法中固定的背景嵌入。POS模块则利用重叠区域的比率来抑制将部分区域误分类为前景的情况。整个流程首先使用BIM生成动态背景表示，然后结合CLIP的文本特征进行目标检测，最后使用POS对检测结果进行后处理，抑制误检。

关键创新：BIRDet的关键创新在于动态背景信息建模（BIM）和部分对象抑制（POS）。BIM通过学习图像相关的背景表示，克服了CLIP对背景信息处理的不足。POS则通过分析重叠区域的比率，有效抑制了将部分区域误判为前景的情况。与现有方法相比，BIRDet能够更有效地利用背景信息，从而提升检测精度。

关键设计：BIM模块使用一个小型神经网络来学习图像相关的背景表示。该网络以图像特征作为输入，输出一个动态的背景嵌入向量。POS模块则计算每个检测框与其周围区域的重叠比率，如果重叠比率超过阈值，则抑制该检测框。具体参数设置（如BIM的网络结构、POS的重叠阈值）需要根据具体数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BIRDet在OV-COCO和OV-LVIS基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在OV-COCO上，BIRDet能够提升现有开放词汇检测器AP指标1-3个点。实验结果表明，BIRDet能够有效提升现有开放词汇检测器的性能，尤其是在处理背景样本时。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、自动驾驶、图像搜索等领域。通过提升开放词汇目标检测的准确性，可以使机器在更广泛的场景下识别和定位目标，从而实现更智能化的应用。例如，在智能监控中，可以检测出未知的可疑物体；在自动驾驶中，可以识别出未知的交通标志或障碍物。

📄 摘要（原文）

Open-vocabulary object detection is the task of accurately detecting objects from a candidate vocabulary list that includes both base and novel categories. Currently, numerous open-vocabulary detectors have achieved success by leveraging the impressive zero-shot capabilities of CLIP. However, we observe that CLIP models struggle to effectively handle background images (i.e. images without corresponding labels) due to their language-image learning methodology. This limitation results in suboptimal performance for open-vocabulary detectors that rely on CLIP when processing background samples. In this paper, we propose Background Information Representation for open-vocabulary Detector (BIRDet), a novel approach to address the limitations of CLIP in handling background samples. Specifically, we design Background Information Modeling (BIM) to replace the single, fixed background embedding in mainstream open-vocabulary detectors with dynamic scene information, and prompt it into image-related background representations. This method effectively enhances the ability to classify oversized regions as background. Besides, we introduce Partial Object Suppression (POS), an algorithm that utilizes the ratio of overlap area to address the issue of misclassifying partial regions as foreground. Experiments on OV-COCO and OV-LVIS benchmarks demonstrate that our proposed model is capable of achieving performance enhancements across various open-vocabulary detectors.