FMG-Det: Foundation Model Guided Robust Object Detection

📄 arXiv: 2505.23726v1 📥 PDF

作者: Darryl Hannan, Timothy Doster, Henry Kvinge, Adam Attarian, Yijing Watkins

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-29

备注: 10 pages, ICIP 2025

💡 一句话要点

FMG-Det：基于Foundation Model引导的鲁棒目标检测方法，解决噪声标注下的模型训练问题。

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

关键词: 目标检测 噪声标注 Foundation Model 多示例学习 鲁棒性 少样本学习 预处理

📋 核心要点

  1. 目标检测中，标注噪声导致模型性能显著下降，尤其是在少样本学习中，少量错误标注影响巨大。
  2. FMG-Det利用基础模型进行预处理，纠正噪声标签，并结合多示例学习框架进行训练。
  3. 实验表明，FMG-Det在多个数据集上，标准和少样本场景下均达到SOTA，且更简单高效。

📝 摘要（中文）

由于目标边界标注的主观性，目标检测任务中高质量数据的收集极具挑战。这不仅使得在数据集中收集一致的标注变得困难，也难以验证标注的准确性，因为没有两个标注者会使用完全相同的坐标来标注同一目标。当目标边界部分可见或模糊时，这些挑战会进一步加剧。在噪声标注上训练会显著降低检测器的性能，尤其是在少样本场景下，少量损坏的标注就会影响模型性能。本文提出了FMG-Det，一种简单高效的在噪声标注下训练模型的方法。更具体地说，我们提出将多示例学习（MIL）框架与预处理流程相结合，该预处理流程利用强大的基础模型来纠正训练前的标签。这种预处理流程以及对检测器头部进行的小幅修改，在标准和少样本场景下的多个数据集上实现了最先进的性能，同时比其他方法更简单高效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决目标检测任务中，由于标注噪声（尤其是边界模糊或部分遮挡导致的不准确标注）严重影响模型训练，尤其是在数据量有限的少样本学习场景下的问题。现有方法难以有效处理这些噪声，导致模型泛化能力差。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的Foundation Model的强大先验知识，在训练前对噪声标签进行修正，从而减少噪声对模型训练的负面影响。同时，结合多示例学习（MIL）框架，进一步增强模型对噪声的鲁棒性。

技术框架：FMG-Det的整体框架包含两个主要阶段：1) 预处理阶段：利用Foundation Model（具体实现未知）对原始标注进行修正，生成更准确的伪标签。2) 训练阶段：使用修正后的标签，结合多示例学习框架训练目标检测器。检测器头部也进行了轻微修改（具体修改未知）。

关键创新：该方法的主要创新在于将Foundation Model引入到目标检测的标注修正流程中，利用其强大的语义理解能力来提高标注质量。与传统的数据清洗或噪声建模方法不同，FMG-Det直接利用预训练模型进行标签修正，更加高效且易于实现。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何选择和使用Foundation Model进行标签修正（具体实现未知）。2) 多示例学习框架的具体实现细节，例如正负样本的选择策略、损失函数的设计等（具体实现未知）。3) 检测器头部修改的具体内容（具体修改未知）。这些细节决定了FMG-Det的最终性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个数据集上进行了实验，包括标准目标检测数据集和少样本学习数据集。实验结果表明，FMG-Det在各种场景下均取得了state-of-the-art的性能。具体的性能提升数据和对比基线未知，但摘要强调了其优于其他方法的效率和效果。

🎯 应用场景

FMG-Det可广泛应用于需要高精度目标检测的领域，尤其是在数据标注质量不高或难以获取大量标注数据的场景下，例如自动驾驶、医学图像分析、遥感图像处理等。该方法能够有效提升模型在噪声环境下的鲁棒性，降低对人工标注的依赖，从而降低成本并加速模型部署。

📄 摘要（原文）

Collecting high quality data for object detection tasks is challenging due to the inherent subjectivity in labeling the boundaries of an object. This makes it difficult to not only collect consistent annotations across a dataset but also to validate them, as no two annotators are likely to label the same object using the exact same coordinates. These challenges are further compounded when object boundaries are partially visible or blurred, which can be the case in many domains. Training on noisy annotations significantly degrades detector performance, rendering them unusable, particularly in few-shot settings, where just a few corrupted annotations can impact model performance. In this work, we propose FMG-Det, a simple, efficient methodology for training models with noisy annotations. More specifically, we propose combining a multiple instance learning (MIL) framework with a pre-processing pipeline that leverages powerful foundation models to correct labels prior to training. This pre-processing pipeline, along with slight modifications to the detector head, results in state-of-the-art performance across a number of datasets, for both standard and few-shot scenarios, while being much simpler and more efficient than other approaches.