论文：CORA: Adapting CLIP for Open-Vocabulary Detection with Region Prompting and Anchor Pre-Matching

代码：https://github.com/tgxs002/CORA

出处：CVPR2023

一、背景

开集目标检测（Open-vocabulary detection，OVD）最近得到了很大的关注，CLIP 的出现让开集目标检测有了新的解决方式

CLIP 是学习图像和文本之间的关系来进行匹配的，那么能否将 CLIP 用于解决开集目标检测呢

这里会有两个问题：

• 如何将 CLIP 使用到 region-level 的任务上：

  一个简单的做法是将 region 扣出来当做一个图像，但这并非好的解决方式，因为 region 和 image 之间本来就有 gap

• 如何学习可泛化的目标 proposal：

  ViLD、OV-DETR、Region-CLIP 等都需要使用 RPN 或 class-agnostic 目标检测器来挖掘出没被提及的类别，但这些 RPN 也都是基于训练数据来训练的，不可能将所有目标都检出，所以其实能检出的需要的类别也很少

本文中提出了一个基于 DETR 且引入了 CLIP 的方法，且没有使用额外的 image-text 数据，来实现开集目标检测

二、方法

OVD 是一个希望能检出所有类别的检测任务，本文提出了 CORA 来解决该任务

2.1 总体结构

如图 1 所示，给定一个图像作为输入：

• 首先，使用训练好的 CLIP 中的 ResNet backbone 来提出图像的特征，分类和定位共享这个特征

• 接着，region classification：给定一个待分类的 region（anchor box 或 box prediction），作者使用 RoIAlign 来得到 region 特征，然后使用 CLIP 的 attention pooling 来得到区域编码，可以使用从 CLIP text encoder 得到的 class embedding 来进行分类

• 然后，object localization：对于上面通过 CLIP 得到的图像特征，会使用 DETR-like encoder 进行进一步特征提取，然后输入 DETR-like decoder，anchor box 的 queries 会先使用 CLIP-based region classifier 进行分类，然后会根据预测的标签进行调整，然后使用 DETR-like decoder 来实现更好的定位。decoder 也会根据预测的 label 来估计 query 的匹配。在训练中，预测的框会和 gt 进行一对一匹配，然后使用 DETR 的方式进行训练。推理时，box 的类别直接使用 CLIP-based region classifier 来确定

针对这两个问题，CORA 也提出了解决方案：

• 目标检测是识别和定位图像中的目标，CLIP 模型是在整个图像上训练的，有一定的 gap：作者提出了 region prompt，来调整 region features 以获得更好的定位
• 检测器需要对新类别学习目标的位置，但标注的类别都是基础类别：作者将 anchor pre-matching 提前了，让 class-aware 的目标定位能够在 infer 的时候泛化到新的类别

2.2 region prompting

如图 2 所示，给定一个图像和一系列 RoI，首先对全图使用 CLIP encoder 的前 3 个 blocks 进行编码，然后使用 RoIAlign pooling

由于 CLIP 对全图编码和区域编码是有 gap 的，所以作者提出 region prompting 来通过可学习的 prompt $p\in R^{S\times S\times C}$ 来扩展 region feature，对两组特征进行对齐

• S：region feature 的空间尺寸
• C：region features 的维度

给定一个 input region feature $f_{region}$，region prompt 计算如下：

• ➕ 表示逐点相加
• P 是 CLIP 中的 attention pooling

如何优化 region prompt：

• 作者使用 base-class 标注的检测数据来训练 region prompt
• loss 为交叉熵
• 保持其他参数冻结，只训练 region prompt

2.3 anchor pre-matching

region prompt 能够帮助解决 image 和 region 的 gap

为了解决 RPN 在新类别上检出能力不足的问题，作者提出了 class-aware query-based 目标定位器，能够提升模型在没见过的类别上的定位能力

如图 1 所示，给定一个从 CLIP image encoder 得到的视觉特征， object query 会和 class name embedding 进行 pre-matched

Anchor Pre-matching：

目标定位是使用 DETR-style 的 encoder-decoder 结构实现的，encoder 用于细化特征图，decoder 用于将 object query 解码到 box

作者使用 DAB-DETR，object query 的类别 $c_i$ 是根据相关的 anchor box $b_i$ 来分配的

pre-matching 之后，每个 object query 会根据预测的类别来进行 class-aware box regression，object query 是有下面得到的：

得到模型预测后，gt 和模型预测框的匹配是对每个类别分别使用双边匹配

对类别 c，假设 gt $y^c$ 匹配到了 $N_c$ 个预测框，会通过最小化下面的分布来优化 $N_c$ 的排列：

• $L_{match}$：二值分类 loss，这里使用 focal loss
• $L_{box}$：是定位误差，这里使用 L1 和 GIoU 的加权和

模型的最终优化 loss 如下：

三、效果