MSCoTDet: Language-driven Multi-modal Fusion for Improved Multispectral Pedestrian Detection

Core Concepts

Large Language Models enhance multispectral pedestrian detection by facilitating cross-modal reasoning and fusion.

Abstract

The article introduces MSCoTDet, a framework that incorporates Large Language Models (LLMs) to improve multispectral pedestrian detection. It addresses the challenges of modality bias and dataset limitations by utilizing text descriptions and reasoning steps for accurate detection. The framework consists of a vision branch, a language branch, and a Language-driven Multi-modal Fusion (LMF) strategy. Experimental results demonstrate the effectiveness of MSCoTDet in improving performance on various datasets.

• Introduction to Multispectral Pedestrian Detection
• Challenges in Current Models: Modality Bias and Dataset Limitations
• Proposed Framework: MSCoTDet with LLMs Integration
• Components of MSCoTDet: Vision Branch, Language Branch, LMF Strategy
• Experimental Results and Performance Evaluation on Different Datasets

Stats

モデルはFLIRデータセットで90.39のAPを達成し、他のモデルよりも優れた性能を示した。
CVC-14データセットでは、MSCoTDetが最も低いMR値を達成し、他のモデルよりも優れた性能を示した。

Quotes

Key Insights Distilled From

MSCoTDet

by Taeheon Kim,... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15209.pdf

Deeper Inquiries

この技術が将来的に自動運転などの分野にどのように応用される可能性がありますか

提供されたコンテキストから、MSCoTDetの技術は将来的に自動運転などの分野に革新をもたらす可能性があります。例えば、マルチスペクトル歩行者検出技術は、RGBとサーマルモダリティの組み合わせにより、昼夜を問わず高精度な歩行者検出が可能です。このような技術を自動運転システムに統合することで、周囲環境や障害物の認識能力が向上し、安全性や信頼性が向上する可能性があります。さらに、異なる光学情報を活用して環境認識能力を強化することで、自律走行車両の汎用性や応用範囲も拡大するかもしれません。

モダリティバイアスへの介入は、他の視点から見ると有効である可能性がありますか

モダリティバイアスへの介入は非常に有効であると考えられます。モデルが特定の視覚モダリティ（例：サーマル）に偏った判断を下す傾向がある場合でも、言語ドリブン・マルチモーダル・フュージョン（LMF）戦略を使用して補正処理を施すことでバイアスを減少させることが可能です。これにより、異なる情報源から得られたデータセット間で均等な重要度付けや推論プロセスを確立し、「人間ライク」な意思決定プロセスへ近づけることが期待されます。

この技術を使用して、異なる種類の物体やシーンを検出することは可能ですか

この技術は多くの種類の物体やシーンを検出する能力も持っています。MLLMsおよびMSCoT prompting を使用している限り、「人」「建物」「乗り物」など幅広いカテゴリー内でオブジェクトまたはシーン特定タスクも実現可能です。画像内部および跨って記述されている文脈情報から抽象的かつ具体的な属性まで包括的に捉えて解析し、「Chain-of-Thought」方式で推論プロセス全体を俯瞰しながら正確な予測結果生成までも支援します。そのため，多岐にわたるオブジェクトまたはシーン検知タスクでも高いパフォーマンスレベル達成可能だろう．