Chain of Visual Perception: Harnessing Multimodal Large Language Models for Zero-shot Camouflaged Object Detection

📄 arXiv: 2311.11273v2 📥 PDF

作者: Lv Tang, Peng-Tao Jiang, Zhihao Shen, Hao Zhang, Jinwei Chen, Bo Li

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-19 (更新: 2024-07-30)

备注: Accepted by ACMMM2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多模态框架以解决零-shot伪装物体检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 伪装物体检测 多模态学习 视觉感知 大型语言模型 零-shot学习 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的伪装物体检测方法主要依赖于监督学习，需大量准确标注的数据，导致泛化能力不足。
  2. 本文提出的MMCPF框架利用多模态大型语言模型，结合视觉和语言线索，解决了零-shot伪装物体检测问题。
  3. 实验结果表明，MMCPF在五个COD数据集上超越了现有的零-shot方法，并与弱监督和完全监督方法竞争，显示出良好的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多模态伪装感知框架（MMCPF），旨在通过利用多模态大型语言模型（MLLMs）的强大能力来处理零-shot伪装物体检测（COD）。现有的COD方法主要依赖于监督学习模型，需大量准确标注的数据集，导致泛化能力较弱。我们提出的零-shot MMCPF能够规避这些挑战。尽管MLLMs在广泛应用中具有重要潜力，但在COD中的有效性受到限制，容易误解伪装物体。为此，我们进一步提出了“视觉感知链”（CoVP）策略，显著提升了MLLMs在伪装场景中的感知能力，更有效地利用语言和视觉线索。我们在五个广泛使用的COD数据集上验证了MMCPF的有效性，结果表明其超越了所有现有的零-shot COD方法，并在弱监督和完全监督方法中表现出竞争力，展示了MMCPF的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决零-shot伪装物体检测（COD）中的关键问题，即现有方法对大量标注数据的依赖及其泛化能力不足。现有的COD方法通常依赖于监督学习，导致在未见数据上的表现不佳。

核心思路：我们提出的MMCPF框架利用多模态大型语言模型（MLLMs），通过结合视觉和语言信息，增强模型在伪装场景中的感知能力，克服传统方法的局限性。

技术框架：MMCPF的整体架构包括数据预处理、特征提取、视觉感知链（CoVP）模块和最终的伪装物体检测模块。CoVP模块通过有效整合视觉和语言线索，提升模型对伪装物体的识别能力。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了视觉感知链（CoVP），该策略通过多模态信息的融合，显著提升了MLLMs在伪装场景中的表现，与传统方法相比，能够更准确地识别伪装物体。

关键设计：在模型设计中，我们采用了特定的损失函数以优化多模态特征的融合效果，并在网络结构上进行了调整，以适应不同数据集的特征，确保模型的泛化能力和准确性。具体的参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，MMCPF在五个COD数据集（CAMO、COD10K、NC4K、MoCA-Mask和OVCamo）上均超越了现有的零-shot COD方法，且在弱监督和完全监督方法中表现出竞争力，验证了其有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括军事监视、野生动物保护和安全监控等场景，能够有效识别伪装物体，提高目标检测的准确性和效率。未来，随着技术的进一步发展，MMCPF有望在更广泛的视觉识别任务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce a novel multimodal camo-perceptive framework (MMCPF) aimed at handling zero-shot Camouflaged Object Detection (COD) by leveraging the powerful capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs). Recognizing the inherent limitations of current COD methodologies, which predominantly rely on supervised learning models demanding extensive and accurately annotated datasets, resulting in weak generalization, our research proposes a zero-shot MMCPF that circumvents these challenges. Although MLLMs hold significant potential for broad applications, their effectiveness in COD is hindered and they would make misinterpretations of camouflaged objects. To address this challenge, we further propose a strategic enhancement called the Chain of Visual Perception (CoVP), which significantly improves the perceptual capabilities of MLLMs in camouflaged scenes by leveraging both linguistic and visual cues more effectively. We validate the effectiveness of MMCPF on five widely used COD datasets, containing CAMO, COD10K, NC4K, MoCA-Mask and OVCamo. Experiments show that MMCPF can outperform all existing state-of-the-art zero-shot COD methods, and achieve competitive performance compared to weakly-supervised and fully-supervised methods, which demonstrates the potential of MMCPF. The Github link of this paper is \url{https://github.com/luckybird1994/MMCPF}.