Few-shot target-driven instance detection based on open-vocabulary object detection models

📄 arXiv: 2410.16028v1 📥 PDF

作者: Ben Crulis, Barthelemy Serres, Cyril De Runz, Gilles Venturini

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-21

💡 一句话要点

提出一种轻量级方法，利用开放词汇目标检测模型实现少样本目标驱动的实例检测。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 少样本学习 目标检测 开放词汇 实例检测 YOLO-World 目标驱动 视觉识别

📋 核心要点

  1. 现有基于梯度重训练的少样本目标检测方法计算成本高昂，限制了其应用。
  2. 该论文提出一种轻量级方法，利用开放词汇目标检测模型的潜在空间，无需文本描述即可实现少样本目标检测。
  3. 实验表明，该方法在TEgO数据集上，使用YOLO-World模型作为基础时，性能随着模型大小、示例数量和图像增强而提升。

📝 摘要（中文）

当前的大型开放视觉模型在单样本和少样本目标识别方面具有潜力。然而，基于梯度的重训练方法成本高昂。另一方面，开放词汇目标检测模型将视觉和文本概念置于同一潜在空间中，允许以较小的计算成本通过提示进行零样本检测。本文提出了一种轻量级方法，将后者转化为单样本或少样本目标识别模型，而无需文本描述。在TEgO数据集上使用YOLO-World模型作为基础的实验表明，性能随着模型大小、示例数量和图像增强的使用而提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决少样本目标驱动的实例检测问题。现有方法，特别是基于梯度重训练的方法，计算成本高，难以应用于资源受限的场景。此外，许多少样本学习方法依赖于大量的文本描述或复杂的元学习策略，增加了模型的复杂性和训练难度。

核心思路：论文的核心思路是利用开放词汇目标检测模型已经学习到的视觉和文本概念之间的关联，将少样本目标检测问题转化为在模型的潜在空间中进行相似性匹配的问题。通过少量样本的图像特征，无需额外的文本描述，即可引导模型检测目标实例。

技术框架：该方法主要包括以下几个阶段：1) 使用开放词汇目标检测模型（如YOLO-World）提取输入图像的特征；2) 利用少量样本图像（one-shot或few-shot）提取目标对象的特征表示；3) 在模型的潜在空间中，计算输入图像特征与目标对象特征之间的相似度；4) 基于相似度得分，确定目标对象在输入图像中的位置和边界框。

关键创新：该方法最重要的创新在于，它避免了传统的梯度重训练过程，而是直接利用了开放词汇目标检测模型预训练的知识。这使得该方法非常轻量级，并且可以快速适应新的目标对象，而无需大量的计算资源。此外，该方法不需要额外的文本描述，简化了模型的输入，使其更易于使用。

关键设计：论文的关键设计包括：如何有效地提取少量样本图像的特征表示，如何定义和计算图像特征与目标对象特征之间的相似度，以及如何利用图像增强技术来提高模型的泛化能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文在TEgO数据集上进行了实验，使用YOLO-World模型作为基础。实验结果表明，该方法的性能随着模型大小、示例数量和图像增强的使用而提高。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，但强调了模型大小和数据增强对性能的积极影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域，尤其是在需要快速适应新目标对象的场景下，例如在安防监控中快速识别新的可疑物品，或在机器人抓取任务中识别新的目标物体。该方法具有轻量级和易于部署的优点，使其在资源受限的环境中也具有应用潜力。

📄 摘要（原文）

Current large open vision models could be useful for one and few-shot object recognition. Nevertheless, gradient-based re-training solutions are costly. On the other hand, open-vocabulary object detection models bring closer visual and textual concepts in the same latent space, allowing zero-shot detection via prompting at small computational cost. We propose a lightweight method to turn the latter into a one-shot or few-shot object recognition models without requiring textual descriptions. Our experiments on the TEgO dataset using the YOLO-World model as a base show that performance increases with the model size, the number of examples and the use of image augmentation.