InstructDET: Diversifying Referring Object Detection with Generalized Instructions

Belangrijkste concepten

InstructDET aims to diversify referring object detection instructions by leveraging foundation models to generate human-like expressions, improving object detection performance.

Samenvatting

InstructDET introduces a data-centric method for referring object detection (ROD) that localizes target objects based on user instructions. The method leverages foundation models to produce human-like instructions that encompass common user intentions related to object detection. The dataset, InDET, is developed from existing REC datasets and object detection datasets, allowing for the incorporation of images with object bounding boxes. By using InDET, a conventional ROD model surpasses existing methods on standard REC datasets and the InDET test set. InstructDET directs a promising field where ROD can be diversified to execute common object detection instructions effectively.

Structure:

• Abstract
• Introduction
• Related Works
• InstructDET
  • Global Prompt Pipeline
  • Local Prompt Pipeline
  • Expression Filter
  • Multi-Objects Expression Generation
• Dataset Analysis
• Referring Object Detection
• Experiments
• Concluding Remarks
• Acknowledgement
• References

Statistieken

"Our InDET dataset contains images from MSCOCO (Lin et al., 2014), Flicker (Plummer et al., 2015), and Objects365 (Shao et al., 2019)."
"There are 120.6K images with 908.4K referring object sets in total."
"The average instruction length is 6.2 words and the vocabulary size is 63k words."

Citaten

"Our InstructDET method can automatically expand training data by using in-the-wild images with object bbxs, which improves our model generalizations towards practical usage."
"By leveraging our InDET, the ROD model becomes more practically applicable."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

InstructDET

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

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

Diepere vragen

질문 1

InstructDET 방법을 향상시켜 객체 감지 지시의 다양성과 정확성을 향상시키는 방법은 무엇일까요?
InstructDET 방법을 더 발전시키기 위해 몇 가지 방법이 있습니다. 먼저, 데이터 다양성을 높이기 위해 더 많은 다양한 이미지 및 지시를 수집하고 포함하는 것이 중요합니다. 이를 통해 모델이 다양한 시나리오와 객체에 대한 지시를 이해하고 처리할 수 있습니다. 또한, 지시 생성에 사용되는 foundation 모델의 성능을 향상시키기 위해 추가적인 모델 튜닝 및 개선을 고려할 수 있습니다. 이는 모델이 보다 정확하고 다양한 지시를 생성하도록 도와줄 것입니다. 또한, 지시 필터링 및 후처리 과정을 개선하여 모델이 잘못된 지시를 걸러내고 정확한 지시를 생성하도록 돕는 것도 중요합니다.

질문 2

InstructDET 방법을 실제 응용 프로그램에 구현하는 데에는 어떤 잠재적인 도전이 있을까요?
InstructDET 방법을 실제 응용 프로그램에 구현하는 데에는 몇 가지 잠재적인 도전이 있을 수 있습니다. 첫째, 실제 환경에서 데이터 수집 및 처리에 대한 비용과 시간이 필요할 수 있습니다. 더 많은 다양한 데이터를 수집하고 모델을 훈련시키기 위해 많은 노력과 자원이 필요할 수 있습니다. 둘째, 모델의 복잡성과 계산 비용이 높을 수 있습니다. InstructDET 방법은 고도의 모델 및 알고리즘을 사용하므로 이를 실제 시스템에 통합하는 데에는 추가적인 계산 및 리소스가 필요할 수 있습니다. 마지막으로, 실제 환경에서 모델의 성능과 안정성을 보장하는 것이 중요합니다. 모델이 다양한 상황에서 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있어야 합니다.

질문 3

이 연구 결과를 객체 감지 이외의 컴퓨터 비전 연구의 다른 영역에 어떻게 적용할 수 있을까요?
이 연구 결과는 객체 감지 이외의 다른 컴퓨터 비전 연구 영역에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분할, 이미지 분류, 이미지 생성 등의 작업에서도 지시 기반 모델을 활용하여 모델의 이해력과 다양성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 자연어 처리와의 결합을 통해 이미지와 텍스트 간의 상호 작용을 더욱 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 또한, 이러한 방법은 로봇 공학, 의료 이미징, 자율 주행차 등 다양한 응용 분야에도 적용될 수 있습니다. 이를 통해 컴퓨터 비전 및 인공지능 기술의 발전을 촉진할 수 있습니다.