INSTRUCTDET: DIVERSIFYING REFERRING OBJECT DETECTION WITH GENERALIZED INSTRUCTIONS

Conceptos Básicos

InstructDET method leverages foundation models to produce human-like expressions for diversified object detection instructions.

Resumen

• Abstract:
  • InstructDET proposes a data-centric method for referring object detection (ROD) that localizes target objects based on user instructions.
• Introduction:
  • ROD aims to detect target objects according to language reference that represents user intentions.
• Data Extraction:
  • "Our InDET dataset contains images from MSCOCO, Flicker, and Objects365."
• Key Insights:
  • InstructDET aims to push visual grounding towards practical usage from a data-centric perspective.
  • The InstructDET method leverages foundation models to produce human-like expressions for object detection instructions.
  • The DROD model achieves favorable performance compared to existing VG methods.
• Dataset Analysis:
  • InDET dataset is the largest real-world REC dataset, containing 3.6M instructions.
• Experiments:
  • Evaluation results show that the DROD model outperforms existing VG methods on InDET and standard benchmarks.
• Concluding Remarks:
  • InstructDET method improves logic reasoning and instruction comprehension of existing models.

Estadísticas

InstructDET는 데이터 중심 방법론을 제안합니다.
InDET 데이터셋은 MSCOCO, Flicker 및 Objects365에서 이미지를 포함합니다.

Citas

"InstructDET는 시각 지향을 실용적 사용으로 이끌기 위한 목적을 가지고 있습니다."
"InstructDET 방법론은 기초 모델을 활용하여 다양한 객체 감지 지시에 대한 인간과 유사한 표현을 생성합니다."

Ideas clave extraídas de

InstructDET

by Ronghao Dang... a las arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.05136.pdf

Consultas más profundas

InstructDET 방법론은 어떻게 기존 모델들과 비교하여 성능을 향상시키는가?

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InstructDET 방법론을 향후 어떻게 발전시켜 나갈 수 있을까?

InstructDET 방법론은 향후 발전 가능성이 높습니다. 먼저, InstructDET은 현재 객체 감지에 초점을 맞추고 있지만, 미래에는 다양한 시각적 작업에 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 객체 감지 외에도 시각적 대화 생성, 시각적 프로그래밍, 시각적 추론 등 다양한 작업에 InstructDET 방법론을 적용할 수 있습니다. 또한, InstructDET은 foundation models과의 결합을 통해 데이터 중심적인 방법론을 제시하고 있으며, 이를 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키고 실제 응용에 보다 적합한 모델을 개발할 수 있습니다. 따라서 InstructDET은 더 많은 시각적 작업 및 응용 분야에 확장되어 미래에 더 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.