【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

论文:Detecting Everything in the Open World: Towards Universal Object Detection

代码:https://github.com/zhenyuw16/UniDetector

出处:CVPR2023

贡献:

  • 提出了一个任意场景任意类别的目标检测器 UniDetector,使用来自不同源和多样标注空间的数据来训练,将 image 和 text space 进行对齐,也是目前首个实现通用目标检测的结构,即使用了 500 类别训练,实现了 7000 个类别的识别
  • 能够很方便的泛化到开放世界和新类别上,提出了解耦 proposal 生成和 RoI 分类的过程,能更好的实现与类别无关的特性
  • 提出了解耦的训练方式和概率矫正,能够平衡预测类别的分布,且能促进其扩展到新类别上

效果:

  • 能检测大概 7k 类别,是目前为例最大的可衡量类别数量,而训练类别只有大概 500 类
  • 有很强的 zero-shot 能力,超过当前的最强结果 4%
  • 在 COCO 上实现 49.3%AP,是目前使用 CNN 模型最高的
  • 在 13 个公开检测数据集上达到了 SOTA 的效果

一、背景

Universal object detection(通用目标检测器)的目标就是检测任意场景中的所有目标,需要有如下两个特点:

  • 要使用多种数据源和不同的标注标签空间来进行训练
  • 要能够泛化到开放世界,即无需训练也可以识别新类别

但众所周知,只使用视觉信息无法实现这样的效果

本文提出了 UniDetector,一个通用的目标检测框架,来克服上述两个问题

  • 首先,从语言空间来入手,作者发现多阶段训练的方式能够促进特征共享,且避免特征冲突
  • 接着,为了探索 region proposal 阶段泛化到新类上的能力,作者将 proposal generation 阶段和 RoI classification 阶段进行了解耦
  • 然后,基于解耦的方式,作者进一步提出了 class-agnostic localization network(CLN)来生成更有泛化性的 region proposals
  • 最后,作者还提出了 probability calibration 来消除预测结果对新类别和基础类别的偏见
    【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

二、方法

  • 给定输入图像 I,目标检测的目标是输出其类别和位置,传统目标检测只能适应于 closed world,训练和测试的类别是一致的,都是预定义好的类别空间
  • 本文中,作者提出的通用目标检测,聚焦于检测通用的物体,训练时,使用从多种源头拿来的数据,其标注空间都是不同的,推理时,预测使用者给定的类别空间中的类别
  • 一般来说,传统的目标检测难以直接适用于通用目标检测任务,主要因为推理的时候有新的类别,是训练的时候没见过的类别,模型无法识别
  • 所以,通用目标检测的关键就在于如何使用多个类别空间的数据,和如何扩展到新类别上

2.1 UniDetector 框架结构

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

UniDetector 框架结构如图 2 所示:

  • 第一步:多尺度 image-text aligned pre-training:传统全监督的学习方式是基于人工标注的,这就会限制通用性。而要扩展泛化性,就需要借用语言特征的泛化性,所以,作者引入了语言编码来辅助检测。和之前的很多工作一样,作者使用预训练的 image-text model 来实现。而且,作者是使用了 RegionCLIP 的预训练参数来用于实验。
  • 第二步:多样性 label space training:传统的目标检测的标签是收缩在一个固定的范围内的,本文作者从不同的数据源中收集了多样的标注空间来训练检测器,标注的多样性和图像的多样性决定了检测器的通用性。注意,这里作者也使用的是解耦的训练方法,来分别训练 RPN 和 RoI(见2.2)
  • 第三步:Open-world inference:完成训练后,就可以在开放时间直接推理了,且不需要 fine-tuning。因为新类别没有出现在训练中,检测器容易产生低置信的预测,所以作者提出了 probability calibration 来实现在推理过程中新类和基础类的平衡

2.2 Heterogeneous Label Space Training

使用多样的标注空间的标注有助于提升模型的信息多样性

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

作者在图 3 中展示了 3 种可能的模型结构:

  • 第一种:使用隔离的标注空间来训练,如图 3a 所示,作者在每个数据集中训练模型,在推理时,将每个独立的推理结果结合起来来得到最终的检测框
  • 第二种:将所有标签放到同一个标签空间中训练,如图 3b 所示,由于所有的图像都被当做来源于同一个标签空间,故就可以使用 Mosaic 或 Mixup 等数据增强的方法来提升信息丰富程度
  • 第三种:所有数据源都共享特征抽取器,然后又有各自的分类层,在推理时,可以直接使用 test label 的 class embedding 来避免标签冲突

数据采样和 loss 函数:

  • 当数据量变大时,不可避免的问题就是数据长尾分布,class-aware sampler (CAS) [38]、 repeat factor sampler (RFS) [17] 在 closed world 中都是较为好用的方法,但是在 open world 中不太有用,主要原因就是有新类。而且,在有了 language embedding 辅助的情况下,长尾问题可以忽略不计,使用随机采样即可
  • loss 函数:sigmoid-based loss 更适合,因为基础类别的分类和新类别的分类在 sigmoid 函数的作用下不会互相影响。且为了避免类别增加导致 sigmoid-based classification loss 产生极值,作者会随机采样特定数量的类别作为负的

解耦 proposal generation 和 RoI classification:

双阶段的目标检测器包括:

  • visual backbone
  • RPN:RPN 是与类别无关的,所以可以扩展到新类上,本文中使用 Image-Net 预训练参数来初始化,并且是以 class-agnostic 的方式来训练的,训练完成后,其能够生成一系列的 region proposals
  • RoI classification:与类别有关的,所以不能很好的作用于新类。所以在本文 RPN 生成 RoI 后,使用 Fast RCNN 的方式来训练该分类器,这里使用预训练的 image-text 参数来初始化。

由于 RPN 和 RoI 分类器的不同性质,导致它们不能联合训练,因为灵敏的分类能力会影响 RPN 对新类别的提取,所以,作者将这两个阶段进行了解耦,避免其互相影响。

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

Class-agnostic 定位网络:与类别无关的定位网络 CLN

为了处理前面生成的 proposals,作者提出了一个 classagnostic localization network (CLN),如图 4 所示,CLN 包含 RPN 和 RoI head,来为通用目标检测器生成 proposals

对于第 i 个 proposal,从 RPN 得到的定位置信度为 s i r 1 s_i^{r_1} sir1,从 RoI 得到的定位置信度为 s i r 2 s_i^{r_2} sir2,分类得分为 s i c s_i^c sic

则 CLN 的最终得分为 :

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

2.3 open-world inference

由于基础类别会在训练时候出现,所以难以避免训练得到的 detector 会更偏向于基础类别,基础类别的检测结果和得分都比新类别更高,会主导推理过程

所以,作者提出了一种后处理的方法:probability calibration(校准)

  • 校准的目标是降低基础类别的置信得分,提高新类别的置信得分,用于平衡最终的预测结果

  • 校准方式如下:

    【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

  • 主要思想是使用先验概率 π j \pi_j πj 来花粉类别 j j j 的初始概率

  • π j \pi_j πj 记录了网络对类别 j j j 的倾向程度,大的值表示模型更倾向于该类,在校准之后,模型原本倾向的类别的概率就会减小

  • γ \gamma γ 是预定义的超参数

  • π j \pi_j πj 如何获得:可以首先在 test 数据集上进行推理,然后使用结果中出现的类别来获得 π j \pi_j πj ,如果测试图像很少,难以获得准确了概率,则可以使用训练图像来计算 π j \pi_j πj

  • p i j p_{ij} pij :反映了第 i 个 region proposal 的 class-specific prediction。会将 p i j p_{ij} pij 乘到 objectness score η i \eta_i ηi 上来作为最终的检测得分

  • 最终的检测得分为

    【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

三、效果

3.1 数据集

作者使用了 3 个不同的数据来模拟不同的数据源和标注空间:

  • COCO:包含 80 个类别,是密集场景的高质量人工标注结果
  • Object365:包含 365 个类别
  • OpenImages:包含 500 个类别,很多标注都是稀疏的且不准确的
  • 作者从这 3 个数据集中分别随机采样了 35k、60k、78k 的图像来训练

测试数据:

  • LVIS
  • ImageNetBoxes:包含 3000 个类别,作者随机采样了 20000 图像作为测试,
  • VisualGenoe:包含 7605 个类别,但由于很多标注都是来自于机器,标注结果不太准确且有很多噪声,作者选择了 5000 个没有出现在训练数据中的图像来测试

测评:

  • 基本上都是使用 AP 来测评
  • LVIS:使用 APr、APc、APf 分别测评 rare、common、frequent 类别
  • ImageNetBoxes:使用 AP、AP50、top-1 localization accuracy 来测评
  • VisualGenome:考虑到噪声和不准确的标注,使用 Average Recall(AR) 来测评

细节:

  • 基于 mmdetection 实现
  • 框架:Faster RCNN 、ResNet50-C4、使用 RegionCLIP 参数来初始化
  • 训练 12 个 epochs

3.2 Object Detection in the Open World

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

3.3 Object Detection in the Closed World

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

3.4 Object Detection in the Wild

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

3.5 Comparison with Open-vocabulary Methods

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

3.6 消融实验

Decoupling proposal generation and RoI classification:

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态

Probability calibration:

【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023),多模态,开放世界目标检测,多模态文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-619058.html

到了这里,关于【多模态】22、UniDetector | 检测开放世界中的一切!(CVPR2023)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ​CVPR2023 | MSMDFusion: 激光雷达-相机融合的3D多模态检测新思路(Nuscenes SOTA!)...

    点击下方 卡片 ,关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 ADAS巨卷干货,即可获取 点击进入→ 自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群 后台回复 【3D检测综述】 获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述! 融合激光雷达和相机信息对于在自动驾驶系统中实现准确可靠的3D目标检测至关重

    2023年04月21日
    浏览(55)
  • 【CSIG图像图形技术挑战赛-开放世界目标检测竞赛】火热报名中!

    竞赛名称: 开放世界目标检测竞赛/Few Shot) 主办方:  中国图象图形学学会(CSIG) 合作方:  360集团 竞赛目的与意义: 目标检测是计算机视觉中的核心任务之一, 主要目的是让计算机可以自动识别图片中目标的类别,并标示出每个目标的位置 。当前主流的目标检测方法主要

    2023年04月20日
    浏览(38)
  • 综述:自动驾驶中的多模态 3D 目标检测

    在驾驶场景中,自动驾驶车辆需要精准高效的感知运算,时刻预测其所处的驾驶环境。 其中,感知系统将各种传感器数据转化为语义信息,是自动驾驶系统的核心和不可缺少的组成部分。 图像具有丰富的语义信息,点云包含深度信息。 两者具有互补特性,可以提高三维物体

    2024年02月03日
    浏览(48)
  • 消除 BEV 空间中的跨模态冲突,实现 LiDAR 相机 3D 目标检测

    Eliminating Cross-modal Conflicts in BEV Space for LiDAR-Camera 3D Object Detection 近期,3D目标检测器通常利用多传感器数据和在共享的鸟瞰图(BEV)表示空间中统一多模态特征。然而,我们的实证研究发现,以前的方法在生成无跨模态冲突的融合BEV特征方面存在局限性。这些冲突包括由BEV特

    2024年04月15日
    浏览(55)
  • 3D目标识别|SFD|多模态|CVPR2022

    论文标题:Sparse Fuse Dense: Towards High Quality 3D Detection with Depth Completion 论文链接 Code: 还未开源 **动机:**室外点云+图像的方法没有纯点云的方法效果好,主要有两个原因(1)多模态的数据增广不好做(2)因为现在方法大多是从点云找对应的图像融合特征,但是点云能对应上的

    2023年04月14日
    浏览(55)
  • 【多模态】12、Segment Anything | Meta 推出超强悍可分割一切的模型 SAM

    论文:Segment Anything 官网:https://segment-anything.com/ 代码:https://github.com/facebookresearch/segment-anything 出处:Meta、FAIR 时间:2023.04.05 贡献点: 首次提出基于提示的分割任务,并开源了可以分割一切的模型 SAM 开源了一个包含 1100 万张图像(约包含 10 亿 masks)的数据集 SA-1B,是目前

    2024年02月17日
    浏览(51)
  • 【多模态】14、Segment Anything | Meta 推出超强悍可分割一切的模型 SAM

    论文:Segment Anything 官网:https://segment-anything.com/ 代码:https://github.com/facebookresearch/segment-anything 出处:Meta、FAIR 时间:2023.04.05 贡献点: 首次提出基于提示的分割任务,并开源了可以分割一切的模型 SAM 开源了一个包含 1100 万张图像(约包含 10 亿 masks)的数据集 SA-1B,是目前

    2024年02月16日
    浏览(48)
  • (CVPR-2023)通过有效的时空特征融合进行多模态步态识别

    paper题目:Multi-modal Gait Recognition via Effective Spatial-Temporal Feature Fusion paper是北航发表在CVPR 2023的工作 paper地址 步态识别是一种生物识别技术,通过步行模式识别人。基于剪影的方法和基于骨架的方法是两种最流行的方法。但是剪影数据容易受到衣服遮挡的影响,骨架数据缺乏

    2024年02月08日
    浏览(49)
  • CVPR2023最新论文 (含语义分割、扩散模型、多模态、预训练、MAE等方向)

    2023 年 2 月 28 日凌晨,CVPR 2023 顶会论文接收结果出炉! CVPR 2023 收录的工作中 \\\" 扩散模型、多模态、预训练、MAE \\\" 相关工作的数量会显著增长。 Delivering Arbitrary-Modal Semantic Segmentation 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2303.01480 代码/Code: None Conflict-Based Cross-View Consistency for Semi-Supervised

    2023年04月08日
    浏览(47)
  • 【计算机视觉 | 语义分割】OVSeg:分割一切后,SAM又能分辨类别了,Meta/UTAustin提出全新开放类分割模型

    前几日,Meta 推出了「分割一切」AI 模型 Segment Anything,令网友直呼 CV 不存在了?! 而在另一篇被 CVPR 2023 收录的论文中,Meta、UTAustin 联合提出了新的开放语言风格模型(open-vocabulary segmentation, OVSeg),它能让 Segment Anything 模型知道所要分隔的类别。 论文地址: 从效果上来看

    2024年02月12日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包