Sampling Bag of Views for Open-Vocabulary Object Detection

📄 arXiv: 2412.18273v1 📥 PDF

作者: Hojun Choi, Junsuk Choe, Hyunjung Shim

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-12-24

备注: 19 pages

💡 一句话要点

提出基于概念采样的视角包方法，提升开放词汇目标检测性能与效率。

🎯 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 视觉语言模型 概念采样 视角包 组合结构

📋 核心要点

  1. 现有开放词汇目标检测方法难以有效捕捉区域的上下文概念，导致组合结构噪声大，性能提升有限。
  2. 论文提出基于概念的对齐方法，通过将上下文相关的概念分组并调整尺度，实现更有效的嵌入对齐。
  3. 实验结果表明，该方法在COCO和LVIS数据集上显著提升了新类别的检测精度，并大幅降低了计算复杂度。

📝 摘要（中文）

现有的开放词汇目标检测(OVD)通过对齐目标区域嵌入和相应的VLM特征来检测未见过的类别。最近的研究利用了VLM隐式学习图像中语义概念的组合结构的思想。它没有使用单个区域嵌入，而是使用区域嵌入包作为新的表示，将组合结构融入到OVD任务中。然而，这种方法通常无法捕捉到每个区域的上下文概念，导致组合结构存在噪声，性能提升有限，效率降低。为了解决这个问题，我们提出了一种新的基于概念的对齐方法，该方法采样更强大和高效的组合结构。我们的方法将上下文相关的“概念”分组到一个包中，并调整包中概念的尺度，以实现更有效的嵌入对齐。结合Faster R-CNN，我们的方法在开放词汇COCO和LVIS基准测试的新类别上，比之前的工作分别提高了2.6 box AP50和0.5 mask AP。此外，我们的方法将CLIP计算的FLOPs降低了80.3%，显著提高了效率。实验结果表明，该方法优于之前最先进的OVD数据集模型。

🔬 方法详解

问题定义：开放词汇目标检测旨在检测训练集中未出现的物体类别。现有方法，特别是基于“视角包”的方法，试图利用视觉语言模型（VLM）学习到的组合结构。然而，这些方法通常无法准确捕捉每个区域的上下文信息，导致生成的组合结构包含大量噪声，最终导致性能提升不明显，计算效率低下。

核心思路：论文的核心思路是提出一种基于概念采样的视角包方法。该方法不再简单地将所有区域嵌入组合在一起，而是首先识别图像中的关键“概念”，然后将上下文相关的概念分组到一个“包”中。通过这种方式，可以更有效地捕捉图像的组合结构，并减少噪声的影响。此外，论文还提出调整包中概念的尺度，进一步优化嵌入对齐。

技术框架：该方法基于Faster R-CNN框架，并对其进行了改进。主要包括以下几个阶段：1) 区域建议网络（RPN）生成候选区域；2) 特征提取网络提取候选区域的视觉特征；3) 概念识别模块识别图像中的关键概念；4) 概念分组模块将上下文相关的概念分组到一个包中；5) 嵌入对齐模块将概念包的嵌入与文本描述的嵌入进行对齐，从而实现开放词汇目标检测。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了基于概念采样的视角包方法。与现有方法相比，该方法能够更有效地捕捉图像的组合结构，并减少噪声的影响。此外，该方法还提出调整包中概念的尺度，进一步优化嵌入对齐。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 概念识别模块的设计，该模块需要能够准确识别图像中的关键概念；2) 概念分组模块的设计，该模块需要能够将上下文相关的概念分组到一个包中；3) 嵌入对齐模块的设计，该模块需要能够有效地将概念包的嵌入与文本描述的嵌入进行对齐。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在开放词汇COCO和LVIS基准测试的新类别上，比之前的工作分别提高了2.6 box AP50和0.5 mask AP。更重要的是，该方法将CLIP计算的FLOPs降低了80.3%，显著提高了效率，使其在实际应用中更具优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能安防、自动驾驶、图像搜索等领域。例如，在智能安防中，可以利用该方法检测监控视频中出现的异常物体；在自动驾驶中，可以利用该方法识别道路上的各种交通标志和行人；在图像搜索中，可以利用该方法根据用户的文本描述搜索图像。

📄 摘要（原文）

Existing open-vocabulary object detection (OVD) develops methods for testing unseen categories by aligning object region embeddings with corresponding VLM features. A recent study leverages the idea that VLMs implicitly learn compositional structures of semantic concepts within the image. Instead of using an individual region embedding, it utilizes a bag of region embeddings as a new representation to incorporate compositional structures into the OVD task. However, this approach often fails to capture the contextual concepts of each region, leading to noisy compositional structures. This results in only marginal performance improvements and reduced efficiency. To address this, we propose a novel concept-based alignment method that samples a more powerful and efficient compositional structure. Our approach groups contextually related ``concepts'' into a bag and adjusts the scale of concepts within the bag for more effective embedding alignment. Combined with Faster R-CNN, our method achieves improvements of 2.6 box AP50 and 0.5 mask AP over prior work on novel categories in the open-vocabulary COCO and LVIS benchmarks. Furthermore, our method reduces CLIP computation in FLOPs by 80.3% compared to previous research, significantly enhancing efficiency. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms previous state-of-the-art models on the OVD datasets.