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InstructDET: Diversifying Referring Object Detection with Generalized Instructions at ICLR 2024


Core Concepts
InstructDET aims to diversify referring object detection instructions using foundation models, improving practical usage.
Abstract
Abstract: InstructDET proposes a data-centric method for referring object detection (ROD) that localizes target objects based on user instructions. The method leverages diversified instructions to encompass common user intentions related to object detection. By incorporating emerging vision-language models, InstructDET generates human-like expressions for ROD training. Introduction: Referring object detection (ROD) detects target objects based on language reference representing user intentions. Current visual grounding methods lack practical usage due to limited expressions in referring expression comprehension datasets. Data Generation via Foundation Models: InstructDET uses foundation models to generate diverse instructions for single and multiple objects in images. The dataset, InDET, contains images, bbxs, and generalized instructions from foundation models. Multi-Objects Expression Generation: Instructions are concatenated and clustered to summarize commonalities among multiple objects. LLaMA is used to generate text descriptions for each cluster center. Dataset Analysis: InDET dataset contains 120.6K images with 908.4K referring object sets and 3.6M instructions. Instructions are divided into 6 groups based on category, attribute, and relations emphasis levels. Referring Object Detection Experiments: DROD model outperforms existing VG methods on the InDET test set by comprehending instruction meanings effectively.
Stats
この論文はICLR 2024で発表されました。 我々のInstructDETモデルは、様々な指示を生成し、実用的な使用を向上させます。 InDETデータセットには120.6K枚の画像と908.4Kの参照オブジェクトセットが含まれています。
Quotes

Key Insights Distilled From

by Ronghao Dang... at arxiv.org 03-12-2024

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

Deeper Inquiries

どのようにしてInstructDETが既存のVGモデルよりも優れたパフォーマンスを達成していますか?

InstructDETは、Referring Object Detection(ROD)タスクにおいて、多様なユーザー指示を生成することで性能向上を実現しています。従来のVisual Grounding(VG)モデルでは、単語やキーワードに基づいて物体検出を行っていましたが、InstructDETはFoundation Modelsから生成される人間らしい表現を活用し、一連の指示を提供することでロジック推論と理解力を高めています。この方法論により、RODモデルは異なる表現や意図を包括的に理解し、画像内のオブジェクト検出精度が向上します。さらに、InstructDETは訓練データセットとして使用されることで既存のVG手法よりも優れたパフォーマンスが得られます。

どのようにRODモデルが異なる表現を理解するために訓練されていますか?

RODモデルは異なる表現や指示文を理解するために訓練されます。具体的には、「Instruction Filtering」段階ではCLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) を使用して不適切な表現や関連性の低い指示文をフィルタリングします。次に、「Multi-Objects Expression Generation」段階では複数オブジェクトへの言及や共通属性記述等多く含まれる場合でも適切な結果が得られるよう処理されます。また、「Post Processing」段階では重複した表現や類似した内容へ修正加工が施されます。これら各段階で適切な前処理・学習手法が導入されており、RODモデルは幅広い指示文・意図内容へ対応可能です。

この研究は将来的にどのようにRODタスクを完全に解決することが期待されていますか?

この研究では将来的な展望として ROB タスク全体へ InstructDET の導入・発展化が期待されます。 特定オブジェクトだけでなく複数オブジェクト間でも効果的な推論能力強化 自然言語処理技術進歩:新規インプット形式受容 ビッグテック企業参画:産業応用促進 以上要素統合化すれば ROD タスク完全ソリューション到着可否見込み
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