Cross-domain Multi-modal Few-shot Object Detection via Rich Text: Bridging Domain Gaps

Core Concepts

Rich text information enhances few-shot object detection performance in cross-domain scenarios.

Abstract

The content introduces a novel approach for cross-domain multi-modal few-shot object detection using rich text information. The method aims to bridge domain gaps and improve detection performance in out-of-domain scenarios. The paper discusses the importance of rich text descriptions, the proposed architecture, experimental results on various datasets, ablation studies, and visualization of detection results.
Introduction

Few-shot object detection (FSOD) aims to detect objects with limited labeled examples.
Existing methods rely on fine-tuning or meta-learning paradigms.
Multi-modal FSOD incorporates extra text information for improved visual feature representation.
Proposed Methods

Utilize rich text semantic information for training data categories.
Meta-learning based multi-modal aggregated feature module aligns vision and language embeddings.
Rich text semantic rectify module reinforces language understanding capability.
Experiments and Results

Evaluation on cross-domain object detection datasets shows significant improvement over existing methods.
Performance results on CD-FSOD benchmarks demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Ablation study confirms the impact of multi-modal aggregation and rich semantic rectify modules.
Conclusion

Rich text descriptions play a crucial role in improving few-shot object detection performance.
The proposed method outperforms state-of-the-art approaches on multiple datasets, showcasing its effectiveness in bridging domain gaps.

Stats

"Performance results (mAP) on CD-FSOD benchmarks:
Meta-DETR + MM Aggre.: 59.8, 30.1, 15.7"

Quotes

"Our experiments indicate that the design of rich text is a key impact factor for the model’s performance."
"We hope that this paper inspires future work to explore using multi-modality for bridging domain gaps in other computer vision tasks."

Key Insights Distilled From

Cross-domain Multi-modal Few-shot Object Detection via Rich Text

by Zeyu Shanggu... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16188.pdf

Deeper Inquiries

質問1

モデルは、異なる種類の豊富なテキスト記述にどのように適応できますか？
回答1：
モデルが異なる種類の豊富なテキスト記述に適応するためには、柔軟性と汎用性が重要です。まず、モデルは入力されるテキストの形式や内容を理解し、それに基づいて特徴を抽出する能力が必要です。さまざまな文法構造や専門用語を含むテキスト情報を処理できるように設計された言語処理モジュールが組み込まれていることが重要です。また、多様なコンテクストや表現方法に対応できる柔軟性も求められます。例えば、Wikipediaから得られた一般的な情報だけでなく、画像と関連付けられた詳細な技術用語を含む拡張されたリッチ・テキスト情報も正確に取り扱えるよう訓練されていることが重要です。

質問2

少数ショット物体検出の実装上の豊富なテキスト情報利用時の潜在的課題は何ですか？
回答2：
少数ショット物体検出タスクでは、豊富なテキスト情報を活用する際にいくつかの課題が考えられます。第一に、正確で適切なリッチ・テキスト情報を収集および作成する必要性があります。特定カテゴリーごとの詳細かつ専門的な記述を生成することは容易ではありませんし、そのプロセス自体も時間と労力を必要とします。さらに、異種ドメイン間でドメイン差異や文脈依存性がある場合、「意味」だけでは不十分であり、「知識」レベルでも考慮しなければ精度向上が難しい可能性もあります。

質問3

オブジェクト検出タスク以外でもマルチモダリーティングはどのように活用できますか？
回答3：
マルチモダリーティングはオブジェクト検出タスク以外でも幅広く活用可能です。例えばビジュアル質問応答（VQA）、ロボット工学，医療画像解析等多岐にわたり有益です。
VQAでは画像から与えられた質問（例：「この動物は何色？」） そしてその質問へ回答します。「赤」という文字列だけでは不十分だっただろう。
ロボット工学領域では視覚・音声・触覚等多方面から学習しています。
医療画像解析領域でも同じくマルチモード学習手法使用しています。
これら他分野でもマルチバイムラーニング手法採っており成功事例多々見受けました.