Progredire nella ricerca di oggetti personali con Swiss DINO
Il DINO svizzero migliora il riconoscimento degli oggetti personali nei robot domestici e nei dispositivi mobili.
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Indice
- L'importanza della visione artificiale
- Sfide con i metodi attuali
- Formulazione del problema
- Fase di pre-addestramento
- Fase di personalizzazione on-device
- Segmentazione, Rilevamento e riconoscimento di oggetti personali open-set su dispositivo
- Panoramica del sistema Swiss DINO
- Valutazione di Swiss DINO
- Risultati della valutazione
- Confronto con altri metodi
- Direzioni future
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
Negli ultimi anni, sono aumentati gli elettrodomestici robotici che hanno telecamere per capire meglio l'ambiente circostante. Questi dispositivi possono adattarsi agli utenti e alle loro esigenze identificando oggetti personali nel loro contesto. Questo documento parla di un compito importante chiamato ricerca di oggetti personali, che consiste nel Riconoscere e localizzare effetti personali in immagini scattate da questi gadget, usando solo alcune foto di esempio degli oggetti.
La ricerca di oggetti personali è fondamentale per questi robot e dispositivi mobili, soprattutto quando vogliono interagire con oggetti specifici come afferrarli o spostarli. Tuttavia, questo compito presenta due grandi sfide. Prima di tutto, il robot deve essere in grado di distinguere tra molti oggetti simili, anche se sono coperti da altri oggetti. In secondo luogo, dato che questi dispositivi hanno risorse limitate, non possono usare molti metodi popolari che funzionano bene per apprendere informazioni da pochi esempi.
Per affrontare questi problemi, presentiamo Swiss DINO, un metodo semplice ma efficace per cercare oggetti personali utilizzando un Modello recente chiamato DINOv2. Questo modello ha dimostrato di saper generalizzare bene, cioè di funzionare bene nel riconoscere oggetti che non ha mai visto prima. Swiss DINO soddisfa la necessità di comprendere scene personali sui dispositivi e non richiede alcun addestramento aggiuntivo per adattarsi.
I nostri risultati mostrano che Swiss DINO migliora significativamente sia la precisione della Segmentazione che del riconoscimento, ottenendo miglioramenti fino al 55% rispetto a soluzioni leggere tipiche. Riduce anche il tempo necessario per elaborare le immagini e la potenza GPU richiesta rispetto a soluzioni più pesanti.
L'importanza della visione artificiale
La visione artificiale gioca un ruolo cruciale nell'aiutare i dispositivi mobili e gli elettrodomestici a capire il loro ambiente e a muoversi in spazi complessi. Le reti di deep learning focalizzate sulla comprensione delle scene hanno avuto molto successo ed sono usate in dispositivi ampiamente accessibili come robot industriali e domestici o smartphone. Recentemente, c'è stato un aumento dell'interesse per la personalizzazione di questi modelli di visione AI per affrontare diverse situazioni della vita reale.
In questo lavoro, ci concentriamo sulla ricerca di oggetti personali, dove vogliamo che i robot riconoscano oggetti personali specifici (come "il mio cane Archie" o "il mio mug preferito") nel loro ambiente. Per fare questo, un utente fornisce un piccolo numero di immagini di esempio con informazioni sulla posizione (come un box attorno all'oggetto o una maschera dettagliata che mostra l'oggetto). Una volta che il robot vede una nuova scena, deve i) determinare quali oggetti personali sono visibili e ii) fornire la posizione di ciascun oggetto.
Questo compito ha numerose applicazioni per assistenti personali e robot da servizio, come navigare verso "il mio divano bianco" o recuperare "il mio telefono".
Sfide con i metodi attuali
Confrontando Swiss DINO con metodi di segmentazione semantica esistenti, notiamo che i metodi standard possono avere difficoltà. Tendono ad adattare i modelli a dataset più grandi e faticano con più oggetti personali o nuovi oggetti in una scena, il che può portare a errori. Al contrario, Swiss DINO evita questi errori utilizzando la classificazione open-set su parti di un'immagine prima di creare maschere di segmentazione.
Ricerche precedenti hanno esplorato diversi aspetti di questo compito, e il lavoro più vicino e pertinente si concentra sulla segmentazione semantica a pochi esempi. Questo comporta la segmentazione di un oggetto in una scena usando un'immagine di riferimento e una maschera. Tuttavia, le soluzioni esistenti presentano limitazioni, come misurare le prestazioni solo su un singolo oggetto invece che su più, e richiedere un addestramento complesso su grandi dataset, rendendo difficile distinguere dettagli fini.
Formulazione del problema
In questa sezione, delineiamo il problema della ricerca di oggetti personali e spieghiamo le tre fasi principali coinvolte.
Fase di pre-addestramento
Questa prima fase prevede la preparazione di un modello base utilizzando un grande dataset. Il modello dovrebbe fornire informazioni su dove si trovano gli oggetti nelle immagini e essere in grado di trasferire l'apprendimento a nuovi oggetti personali in modo efficace per evitare di mescolare questi oggetti in una singola categoria.
Fase di personalizzazione on-device
Quando il sistema è impostato su un dispositivo mobile o robotico, gli vengono mostrate alcune immagini di oggetti personali insieme alle loro etichette di posizione. Per la nostra valutazione, ci concentriamo sull'impostazione one-shot, il che significa che il sistema riceve solo un'immagine per ciascun oggetto personale.
Rilevamento e riconoscimento di oggetti personali open-set su dispositivo
Segmentazione,Durante la fase di inferenza, il sistema riceve una nuova immagine. Deve capire i) quali oggetti personali sono presenti e ii) dove si trovano. Il metodo di ricerca di oggetti personali è definito come un processo in cui la posizione può essere mostrata in forme come un box di delimitazione o una mappa di segmentazione.
Panoramica del sistema Swiss DINO
Swiss DINO consiste di tre componenti principali:
Estrazione della mappa delle caratteristiche a livello di patch: Un modello basato su Transformer estrae caratteristiche da parti dell'immagine. DINOv2 è scelto per le sue forti capacità di separazione per diverse caratteristiche.
Elaborazione della mappa delle caratteristiche di supporto: Per ciascuna classe personale, elaboriamo la mappa delle caratteristiche estratte per identificare accuratamente l'oggetto.
Elaborazione della mappa delle caratteristiche di query: Per le nuove immagini, identifichiamo le patch che potrebbero appartenere a oggetti di interesse in base alle informazioni elaborate in precedenza.
Valutazione di Swiss DINO
Conduciamo valutazioni utilizzando dataset specifici che includono immagini di oggetti personali con variazioni in posizione, scala, illuminazione e sfondo. Il dataset PerSeg è utile per compiti di segmentazione grazie alla sua collezione diversificata di oggetti personali e annotazioni di alta qualità.
Nel dataset iCubWorld, ci concentriamo su applicazioni robotiche, identificando oggetti personali e misurando quanto bene il sistema si comporta in diverse scene.
Risultati della valutazione
Le nostre scoperte mostrano che Swiss DINO supera significativamente altri metodi come YOLOv8-seg nel rilevamento di oggetti personali. Il miglioramento percentuale nell'intersezione su unione (IoU) e nella precisione di identificazione è notevole, indicando prestazioni migliori in scene affollate rispetto alle soluzioni esistenti.
Inoltre, Swiss DINO mantiene l'efficienza utilizzando meno potenza di elaborazione e memoria GPU. Questo posiziona Swiss DINO come una soluzione pratica per applicazioni in tempo reale su dispositivi mobili.
Confronto con altri metodi
Nei nostri confronti, ci concentriamo principalmente su metodi senza addestramento per segmentazione semantica e rilevamento di oggetti. Valutiamo metodi come Matcher e PerSAM, evidenziando come si basino su modelli grandi che potrebbero non essere efficienti per ambienti a bassa risorsa.
Testiamo anche una versione adattata di DINOv2 per compiti di ricerca di oggetti. I risultati indicano che, mentre questi altri metodi possono fornire prestazioni competitive, spesso risultano carenti in termini di efficienza delle risorse rispetto a Swiss DINO.
Direzioni future
Guardando al futuro, ci sono piani per espandere le capacità di Swiss DINO, soprattutto verso l'apprendimento di nuovi oggetti generici e personali. L'obiettivo è garantire che, man mano che un dispositivo incontra nuovi oggetti, possa adattarsi senza un addestramento estensivo, rendendolo uno strumento ancora più versatile nella vita di tutti i giorni.
Conclusione
In conclusione, Swiss DINO presenta un sistema robusto ed efficiente per la ricerca di oggetti personali che si distingue chiaramente rispetto ai metodi leggeri e pesanti esistenti. Con miglioramenti significativi nella precisione del riconoscimento degli oggetti e tempi di elaborazione ridotti, mostra il potenziale di trasformare il modo in cui gli elettrodomestici e i dispositivi mobili interagiscono con gli utenti e i loro ambienti. Questo lavoro sottolinea la promessa dell'uso di modelli avanzati auto-supervisionati per potenziare i compiti di riconoscimento e segmentazione, aprendo la strada a tecnologie più intelligenti e adattive nell'uso quotidiano.
Titolo: Swiss DINO: Efficient and Versatile Vision Framework for On-device Personal Object Search
Estratto: In this paper, we address a recent trend in robotic home appliances to include vision systems on personal devices, capable of personalizing the appliances on the fly. In particular, we formulate and address an important technical task of personal object search, which involves localization and identification of personal items of interest on images captured by robotic appliances, with each item referenced only by a few annotated images. The task is crucial for robotic home appliances and mobile systems, which need to process personal visual scenes or to operate with particular personal objects (e.g., for grasping or navigation). In practice, personal object search presents two main technical challenges. First, a robot vision system needs to be able to distinguish between many fine-grained classes, in the presence of occlusions and clutter. Second, the strict resource requirements for the on-device system restrict the usage of most state-of-the-art methods for few-shot learning and often prevent on-device adaptation. In this work, we propose Swiss DINO: a simple yet effective framework for one-shot personal object search based on the recent DINOv2 transformer model, which was shown to have strong zero-shot generalization properties. Swiss DINO handles challenging on-device personalized scene understanding requirements and does not require any adaptation training. We show significant improvement (up to 55%) in segmentation and recognition accuracy compared to the common lightweight solutions, and significant footprint reduction of backbone inference time (up to 100x) and GPU consumption (up to 10x) compared to the heavy transformer-based solutions.
Autori: Kirill Paramonov, Jia-Xing Zhong, Umberto Michieli, Jijoong Moon, Mete Ozay
Ultimo aggiornamento: 2024-07-10 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2407.07541
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.07541
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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