Grounding DINO-开集目标检测论文解读
文章目录
- 摘要
- 背景
- 算法
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- 3.1Feature Extraction and Enhancer
- 3.2. Language-Guided Query Selection
- 3.3. Cross-Modality Decoder
- 3.4. Sub-Sentence Level Text Feature
- 3.5. Loss Function
- 实验
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- 4.2 Zero-Shot Transfer of Grounding DINO
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- COCO数据集
- LVIS数据集
- ODinW，开放域目标检测
- 4.3 Referring Object Detection Settings
- 4.4. Ablations
- 4.5. Transfer from DINO to Grounding DINO
- 4.6 更多可视化结果
- 4.7 Grounding DINO与Stable Diffusion结合
- 结论
论文： 《Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection》
github： https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO
摘要
作者展示一种开集目标检测方案：Grounding DINO，将将基于Transformer的检测器DINO与真值预训练相结合。开集检测关键是引入language至闭集检测器，用于开集概念泛化。作者将闭集检测器分为三个阶段，提出一种紧密融合方案，包括feature enhancer、language-guided query selection、cross-modality decoder。
作者除了对新颖类别进行检测还进行特定属性目标识别。在COCO数据集上零样本检测达到52.5AP，在COCO数据集finetune后达到63AP。
背景
Grounding DINO相对于GLIP有以下优势：
1、基于Transformer结构与语言模型接近，易于处理跨模态特征；
2、基于Transformer的检测器有利用大规模数据集的能力；
3、DINO可以端到端优化，无需精细设计模块，比如：NMS
目前开集检测器由闭集检测器引入语言信息实现，如图2，闭集检测器通过学习关注语言的区域编码，每个区域可分类为新类别，实现的关键是使用对比损失约束neck及head的区域输出及对应语言特征
本文贡献如下：
1、提出Grounding DINO通过多阶段跨模态融合改进开集目标检测器；
2、进一步在对REC（Referring Expression Comprehension，目标指代物理解）数据集进行评估；
3、在COCO, LVIS, ODinW, and RefCOCO数据集证明其有效性；
算法
如图3，对于图片、文本对，Grounding DINO可以输出多对目标框及对应名词短语。
Grounding DINO采用双编码器，单解码器结构。图像backbone 用于提取图像特征，文本backbone用于提取文本特征，特征增强用于融合图像及文本特征，语言引导的query选择模块用于query初始化，跨模态解码器用于框精细化。
流程如下：
1、图像及文本backbone分别提取原始图像及文本特征；
2、特征强化模块用于跨模态特征融合；
3、通过语言引导查询选择模块从图像特征中选择与文本对应的跨模态query；
4、跨模态解码器从跨模态query中提取需要特征，更新query；
5、输出query用于预测目标框及提取对应短语。
3.1Feature Extraction and Enhancer
Swin Transformer用于提取图像特征，BERT用于提取文本特征，特征强化层如图3中block2，利用Deformable self-attention强化图像特征，原始的self-attention强化文本特征，受GLIP影响，增加图像到文本跨模态以及文本到图像跨模态，帮助对齐不同模态特征。
3.2. Language-Guided Query Selection
为引导文本进行目标检测，作者设计语言引导的query选择机制选择与文本更相关的特征作为解码器的query。算法下图所示。输出num_query索引，据此初始化query。每个decoder query包括两部分：content及position。位置部分公式化为dynamic anchor boxes，使用编码器输出进行初始化；内容部分训练中可学习。
3.3. Cross-Modality Decoder
跨模态解码器结合图像及文本模态信息，如图3 block3，跨模态query经过self-attention层，image cross-attention层与图像特征结合，text cross-attention层与文本特征结合，以及FFN层。与DINO相比，每个解码器都有一个额外的文本cross-attention层，引入文本信息，便于对齐模态。
3.4. Sub-Sentence Level Text Feature
之前工作中探究了两种文本prompt，如图4。句子层级表征将整个句子编码为一个特征，移除了单词间影响；单词级表征能够编码多个类别，但引入不必要依赖关系；为避免不相关单词相互作用，作者引入attention mask，此为sub-sentence级表征，既保留每个单词特征，又消除不相关单词间相互作用。
3.5. Loss Function
类似DETR，作者使用L1损失及GIOU损失用于框回归；沿用GLIP，对预测目标是否匹配文本使用对比损失约束。
实验
Grounding data包括GoldG及RedC，其中GoldG包括Flickr30k及Visual Genome；RefC包括RefCOCO, RefCOCO+及RefCOCOg。
4.2 Zero-Shot Transfer of Grounding DINO
COCO数据集
表2，coco数据集zero-shot测试Grounding-DINO-T超越DINO，达到46.2AP，更换大backbone及使用更多数据预训练，达到60.7AP，在COCO数据集finetune后在COCO test数据集达到63AP。
LVIS数据集
如表3，Grounding DINO超越GLIP，但是在稀有类别上，GLIP性能更佳，可能由于900个query的设计，限制了对长尾目标的能力；使用更多数据，Grounding DINO带来更大增益。
ODinW，开放域目标检测
表4，作者比较zero-shot，few-shot，full-shot结果，Grounding-DINO-L在zero-shot达到26.1AP。
4.3 Referring Object Detection Settings
作者进一步探究模型在目标指代物理解任务上性能，结果如表5，Grounding DINO超越CLIP，但是RefCOCO/+/g数据训练后才带来显著提升，后续需要关注REC zero-shot任务。
4.4. Ablations
作者提出用于开集目标检测的紧密融合模型及sub-sentence层级文本prompt，消融实验结果如表6，encoder融合带来最大增益。
4.5. Transfer from DINO to Grounding DINO
从头训练Grounding DINO成本比较大，因此作者迁移DINO至Grounding DINO仅训练存在差异层，结果如表7，使用预训练模型与从头训练性能接近，但拟合速度加快，如图5。
4.6 更多可视化结果
4.7 Grounding DINO与Stable Diffusion结合
结论
Grounding DINO扩展DINO至开集目标检测，提出一种紧密融合方法，更好融合跨模态信息，更合理的sub-sentence级text prompt，实验结果展示上述设计的有效性，但在REC数据集没有finetune效果比较差，后续需要关注REC zero-shot任务。
限制：
目前Grounding DINO无法用于分割任务。