Zero-Shot Scene Understanding for Automatic Target Recognition Using Large Vision-Language Models
作者: Yasiru Ranasinghe, Vibashan VS, James Uplinger, Celso De Melo, Vishal M. Patel
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-13
💡 一句话要点
结合开放世界检测器与视觉-语言模型，实现零样本自动目标识别
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 自动目标识别 零样本学习 视觉-语言模型 开放世界检测 军事应用
📋 核心要点
- 现有目标检测器在识别新类别和未知环境中的目标时存在局限性，无法满足极端场景需求。
- 提出结合开放世界检测器与大型视觉-语言模型(LVLM)的流水线，利用各自优势实现零样本目标识别。
- 实验评估了不同LVLM在军事车辆识别上的性能，并分析了多种因素对识别效果的影响。
📝 摘要（中文）
自动目标识别(ATR)在导航和监视等任务中至关重要，尤其是在军事应用等极端场景下，未知地形、环境条件和新颖目标类别带来了挑战。现有目标检测器，包括开放世界检测器，难以识别未见过的新目标或在未知环境中工作。本文提出一种新颖的流水线，结合开放世界检测器的检测能力和大型视觉-语言模型(LVLM)的识别置信度，构建一个鲁棒的零样本ATR系统，用于识别新类别和未知领域的目标。研究比较了各种LVLM在识别军事车辆方面的性能，并考察了距离范围、模态和提示方法等因素对识别性能的影响，为开发更可靠的ATR系统提供了见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在未知环境和新类别目标下，自动目标识别(ATR)系统性能下降的问题。现有方法，包括开放世界检测器，在面对未训练过的目标时，识别置信度较低，无法有效应对实际应用中的复杂场景。
核心思路：论文的核心思路是结合开放世界检测器的目标检测能力和大型视觉-语言模型(LVLM)的零样本识别能力。开放世界检测器负责定位潜在目标，LVLM则负责对检测到的目标进行分类和识别，从而实现对新类别目标的识别。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 使用开放世界检测器在图像中检测潜在的目标区域；2) 将检测到的目标区域输入到LVLM中，利用LVLM的零样本识别能力对目标进行分类。整个流程旨在利用两种模型的优势，提高在未知环境和新类别目标下的识别准确率。
关键创新：该方法的关键创新在于将开放世界检测器和LVLM结合，利用LVLM的零样本能力来识别开放世界检测器检测到的目标。这种结合方式能够有效应对传统目标检测器在新类别目标识别方面的不足。
关键设计：论文考察了不同LVLM的性能，并研究了距离范围、模态（例如，可见光图像、红外图像）和提示方法对识别性能的影响。通过实验分析，论文旨在找到最佳的LVLM模型和提示策略，以提高零样本ATR系统的性能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所使用的开放世界检测器和LVLM模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文比较了不同LVLM在识别军事车辆方面的性能，并分析了距离范围、模态和提示方法等因素对识别性能的影响。实验结果表明，结合开放世界检测器和LVLM的流水线能够有效提高零样本ATR系统的性能，尤其是在识别新类别目标时。具体的性能提升数据需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于军事侦察、边境巡逻、灾害救援等领域。在这些场景中，快速准确地识别未知目标至关重要。该方法能够有效提高在复杂环境和新类别目标下的目标识别能力，为相关应用提供更可靠的技术支持，并降低对大量标注数据的依赖。
📄 摘要（原文）
Automatic target recognition (ATR) plays a critical role in tasks such as navigation and surveillance, where safety and accuracy are paramount. In extreme use cases, such as military applications, these factors are often challenged due to the presence of unknown terrains, environmental conditions, and novel object categories. Current object detectors, including open-world detectors, lack the ability to confidently recognize novel objects or operate in unknown environments, as they have not been exposed to these new conditions. However, Large Vision-Language Models (LVLMs) exhibit emergent properties that enable them to recognize objects in varying conditions in a zero-shot manner. Despite this, LVLMs struggle to localize objects effectively within a scene. To address these limitations, we propose a novel pipeline that combines the detection capabilities of open-world detectors with the recognition confidence of LVLMs, creating a robust system for zero-shot ATR of novel classes and unknown domains. In this study, we compare the performance of various LVLMs for recognizing military vehicles, which are often underrepresented in training datasets. Additionally, we examine the impact of factors such as distance range, modality, and prompting methods on the recognition performance, providing insights into the development of more reliable ATR systems for novel conditions and classes.