Large Model Based Referring Camouflaged Object Detection

📄 arXiv: 2311.17122v1 📥 PDF

作者: Shupeng Cheng, Ge-Peng Ji, Pengda Qin, Deng-Ping Fan, Bowen Zhou, Peng Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-28

💡 一句话要点

提出基于大模型的多层知识引导方法以解决伪装目标检测问题

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

关键词: 伪装目标检测 多模态学习 大语言模型 知识引导 视觉感知 深度学习 零-shot学习

📋 核心要点

  1. 伪装目标检测任务面临的主要挑战是如何有效地感知伪装对象和进行多模态参考图像的对齐。
  2. 论文提出了一种基于多层知识引导的多模态方法MLKG，利用大语言模型的知识逐步引导视觉模型进行目标和场景的感知。
  3. 该方法在Ref-COD基准上取得了最先进的结果，相较于多个强竞争者表现出显著的性能提升，并在单模态数据集上展现出零-shot泛化能力。

📝 摘要（中文）

伪装目标检测（Ref-COD）是一项新提出的任务，旨在根据文本或视觉参考分割特定的伪装对象。该任务面临两个主要挑战：伪装目标检测领域特定的感知和多模态参考图像的对齐。本文提出了一种基于大模型的多层知识引导的多模态方法MLKG，利用多层知识描述引导大视觉模型逐步感知伪装目标和场景，并深度对齐文本参考与伪装图像。我们的贡献包括首次将多模态大语言模型的知识应用于伪装目标检测，提出将伪装目标检测分解为目标感知和场景感知两个主要视角的方法，并在Ref-COD基准上取得了最先进的性能，展现出在单模态伪装目标检测数据集上的零-shot泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决伪装目标检测（Ref-COD）中的目标感知和场景感知问题。现有方法在处理复杂的伪装对象时，往往缺乏有效的多模态信息对齐和深层次的语义理解。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）中的知识，通过多层次的知识描述来引导视觉模型的感知过程。这种设计模仿了人类的知识学习方式，从简单到复杂逐步推进。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是多层知识引导模块，负责从MLLM中提取和组织知识；二是视觉模型模块，负责根据引导信息进行伪装目标和场景的感知。整个流程通过不断的对齐和反馈实现深度理解。

关键创新：最重要的技术创新在于首次将MLLM的知识应用于Ref-COD任务，并提出了将该任务分解为目标感知和场景感知的多层知识引导方法。这种方法与现有方法的本质区别在于其深度的语义理解和多模态信息的有效整合。

关键设计：在设计中，关键参数包括知识提取的层次和视觉模型的结构，损失函数则结合了目标感知和场景感知的多重目标，以确保模型在训练过程中能够有效学习到伪装对象的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，MLKG方法在Ref-COD基准上取得了最先进的性能，相较于多个强竞争者，提升幅度显著。此外，该方法在单模态伪装目标检测数据集上展现出零-shot泛化能力，表明其强大的适应性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括军事侦察、安防监控和自动驾驶等场景，能够有效提升对伪装目标的检测能力，具有重要的实际价值。未来，该方法可能推动更多复杂场景下的目标检测技术发展，促进智能视觉系统的进步。

📄 摘要（原文）

Referring camouflaged object detection (Ref-COD) is a recently-proposed problem aiming to segment out specified camouflaged objects matched with a textual or visual reference. This task involves two major challenges: the COD domain-specific perception and multimodal reference-image alignment. Our motivation is to make full use of the semantic intelligence and intrinsic knowledge of recent Multimodal Large Language Models (MLLMs) to decompose this complex task in a human-like way. As language is highly condensed and inductive, linguistic expression is the main media of human knowledge learning, and the transmission of knowledge information follows a multi-level progression from simplicity to complexity. In this paper, we propose a large-model-based Multi-Level Knowledge-Guided multimodal method for Ref-COD termed MLKG, where multi-level knowledge descriptions from MLLM are organized to guide the large vision model of segmentation to perceive the camouflage-targets and camouflage-scene progressively and meanwhile deeply align the textual references with camouflaged photos. To our knowledge, our contributions mainly include: (1) This is the first time that the MLLM knowledge is studied for Ref-COD and COD. (2) We, for the first time, propose decomposing Ref-COD into two main perspectives of perceiving the target and scene by integrating MLLM knowledge, and contribute a multi-level knowledge-guided method. (3) Our method achieves the state-of-the-art on the Ref-COD benchmark outperforming numerous strong competitors. Moreover, thanks to the injected rich knowledge, it demonstrates zero-shot generalization ability on uni-modal COD datasets. We will release our code soon.