INSTRUCTDET: DIVERSIFYING REFERRING OBJECT DETECTION WITH GENERALIZED INSTRUCTIONS

核心概念

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

要約

• 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 method utilizes foundation models to generate human-like expressions for object detection instructions.
  • The InDET dataset improves logic reasoning and instruction comprehension of existing models.
• Dataset Analysis:
  • InDET dataset is the largest real-world REC dataset with enriched instructions.
• Experiments:
  • DROD model outperforms existing VG methods on InDET test set.
• Concluding Remarks:
  • InstructDET method pushes ROD into practical usage by improving model generalizations.

統計

"Our InDET dataset contains images from MSCOCO, Flicker, and Objects365."

引用

"InstructDET method leverages foundation models to produce human-like expressions for diversified object detection instructions."
"The InDET dataset improves logic reasoning and instruction comprehension of existing models."

抽出されたキーインサイト

InstructDET

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

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

深掘り質問

어떻게 InstructDET 방법을 더 복잡한 물체 감지 시나리오에 대해 최적화할 수 있을까요?

InstructDET 방법은 현재 물체 감지 지시사항을 생성하는 데 있어서 매우 유용한 방법이지만, 더 복잡한 물체 감지 시나리오에 대해 최적화할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.

다양한 지시사항 생성: InstructDET를 통해 생성된 지시사항의 다양성을 높이는 것이 중요합니다. 더 많은 속성, 관계, 및 세부 정보를 포함하는 지시사항을 생성하여 더 복잡한 물체 감지를 지원할 수 있습니다.
다중 물체 감지: 현재는 주로 단일 물체에 초점을 맞추고 있지만, 다중 물체 감지에 대한 지시사항을 생성하는 방법을 개발하여 더 복잡한 시나리오에 대응할 수 있습니다.
상호작용 및 동적 시나리오: 물체 감지 지시사항이 물체 간 상호작용이나 동적인 시나리오를 다루도록 확장하여 실제 세계의 더 복잡한 상황에 대응할 수 있습니다.

어떤 한계가 물체 감지 지시사항 생성을 위해 기초 모델에 의존하는 데 있을 수 있을까요?

기초 모델에 의존하는 것은 물체 감지 지시사항 생성에 많은 이점을 제공하지만, 몇 가지 잠재적인 한계가 있을 수 있습니다.

일반화 한계: 기초 모델은 훌륭한 일반화 능력을 보여주지만, 특정 도메인이나 데이터셋에 과적합될 수 있습니다. 이로 인해 다양한 데이터셋이나 시나리오에 대한 일반화 능력이 제한될 수 있습니다.
모델 해석성: 기초 모델이 생성한 지시사항이 왜 그런지 명확히 이해하기 어려울 수 있습니다. 이는 모델의 내부 작동 방식을 이해하고 해석하는 데 어려움을 줄 수 있습니다.
데이터 의존성: 기초 모델은 대규모 데이터셋에 의존하기 때문에 새로운 데이터셋이나 도메인에 대한 일반화 능력이 제한될 수 있습니다.

이 연구 결과를 물체 감지 이외의 컴퓨터 비전 연구의 다른 영역에 어떻게 적용할 수 있을까요?

이 연구 결과는 물체 감지에 국한되지 않고 컴퓨터 비전 연구의 다른 영역에도 적용될 수 있습니다.

이미지 분할: 지시사항 생성 및 이해 능력은 이미지 분할 작업에서도 유용하게 활용될 수 있습니다. 물체의 경계를 정확하게 식별하고 분할하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이미지 분류: 지시사항을 통해 이미지 내의 특정 물체나 속성을 식별하는 데 활용할 수 있습니다. 이를 통해 이미지 분류 작업의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
시각적 질문 응답: 지시사항 생성 및 이해 능력은 시각적 질문 응답 작업에서도 유용하게 활용될 수 있습니다. 이미지와 텍스트 간의 상호작용을 통해 정확한 답변을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.