[RSJ24] Object Retrieval in Large-Scale Indoor Environments Using Dense Text with a Multi-Modal Large Language Model

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1. Dense Textを用いたマルチモーダルLLMに基づく 大規模屋内環境における物体検索 慶應義塾大学 今井 悠人, 是方 諒介, 杉浦 孔明
2. 背景： 実世界における任意の物体が検索できれば有用 - 2 - ▪ 移動ロボットに物資の運搬を指示できれば倉庫・医療現場などで有用 Open-vocabularyな言語指示から環境中の物体を検索 ユースケース ▪ 生活支援ロボットによる物体操作 ▪ 慣れない環境で物体を探す o 例：学会会場，ショッピングモール 8x - 2 -
3. 背景： 実世界における任意の物体が検索できれば有用 - 3 - ▪ 移動ロボットに物資の運搬を指示できれば倉庫・医療現場などで有用 Open-vocabularyな言語指示から環境中の物体を検索 ユースケース ▪ 生活支援ロボットによる物体操作 ▪ 慣れない環境で物体を探す o 例：学会会場，ショッピングモール 8x - 3 - "オタフク持ってきて" "お好み焼きのソース取ってきて" Dense Text = 画像中のテキスト情報 （例：お好み，ソース） + テキストプロンプト ☺ 物体の特定に有用 https://www.otafuku.co.jp/corp orate/news/detail/?t_id=144 https://www.komi.co.jp/ product/2833 https://www.bulldog.co.jp/produ cts/home/item0103_500ml.html
4. 出力 ▪ ランク付けされた対象物体の矩形領域 適切な物体が上位に提示される ことが望ましい - 4 - 入力 ▪ 参照表現を含む指示文 ▪ 画像群 問題設定： Learning-to-Rank Physical Objects(LTRPO) [Kaneda+, RA-L24]
5. 関連研究： 画像中のテキスト情報を考慮した既存の検索手法は少数 RREx-BoT [Siggurdson+, IROS23] 事前巡回を考慮したVLNタスクを扱う  Top-1の物体のみに着目 NLMap-SayCan [Chen+, ICRA23] 事前巡回 + 物体検索に基づく物体操作タスク実行  点群に基づく特徴抽出を前提 MultiRankIt [Kaneda+, RA-L24] Human-in-the-loop設定を想定し，Top-20を検索  家庭内環境など公共性が低く応用先が限定 - 5 - - 5 - NLMap-SayCan MultiRankIt
6. 提案手法： Dense textを活用した大規模屋内空間の物体検索モデル - 6 -
7. 提案手法： Dense textを活用した大規模屋内空間の物体検索モデル - 7 - Dense Structural Multimodal Encoder (DSME) Dense textを活用し構造的な画像特徴量を獲得
8. 提案手法： Dense textを活用した大規模屋内空間の物体検索モデル - 8 - Universal Query Encoder (UQE) 汎用的な文埋め込みモデルにより長いクエリに頑健
9. 提案手法： Dense textを活用した大規模屋内空間の物体検索モデル - 9 - Relaxing Contrastive Similarity (RCS) 負例に対する対照性を緩和しつつ学習効率をバランス
10. 提案手法 ：DSME（1/2） MLLM+Dense textに基づく連続・構造的な視覚特徴抽出 - 10 - ◼ Dense textに基づき MLLMから得られる最終層の潜在表現を画像特徴量として導入 ◼ 詳細はAppendixに記載 ◼ CLIP [Radford+, ICML21] に基づく多粒度の特徴と組み合わせて画像特徴量を獲得 - 10 - 画素 位置 画像 物体
11. ▪ 既存研究 [今井+, JSAI24]ではシーン理解がボトルネック →MLLMの蒸留により常識的知識を反映した検索を期待 ▪ 画像中のテキスト情報(dense text)は物体・ランドマーク特定に有用 (e.g., [Bu+, TMM23], [Sun+, ICRA24]) ▪ 本研究ではこれらを組み合わせる 提案手法：DSME（2/2） 画像全体の説明に基づく構造化された物体表現 Ground-Truth Rank: 1 既存研究 [今井+, JSAI24] 失敗例：”Please identify what looks like a schedule list attached to the wall at the back of the room.” dense textの導入によって，hallucination低減+物体理解◦ - 11 - w/o Dense text The image shows a packaged product with an orange and white color scheme. ... There's also a graphic of a dog's face on the packaging, which could indicate that the product is related to dogs or pet care in some way. w/ Dense text The image shows a …. The text includes words such as "otafuku," ..., and "300g," suggesting that the contents of the package are 300 grams. Other words … imply that the product may be related to Japanese cuisine, possibly a type of sauce or condiment. The packaging design features an illustration of a face, ... ☺「オタフク」 「日本の食事」 「顔のデザイン」 「犬の顔」 「ペット用品」 テキストの誤検出 物体表現の誤りを補完 "オタコク" "お好み" "ソース" https://www.otafuku.co.jp/corp orate/news/detail/?t_id=144
12. 実験設定： 新たに構築したものを含む3つのデータセットで検証 - 12 - ① RefTextデータセット [Bu+, TMM23] を拡張（新規） ▪ Dense Textを含む8つの公開ベンチマークの画像 + 参照表現を含む文により構成 ▪ 131名のアノテータにより収集 ② YAGAMIデータセット [今井+, JSAI24] ▪ 3,000m2にわたる屋内空間から収集した画像群 ③ LTRRIEデータセット [Kaneda+, RA-L24] を拡張 ▪ 複数の環境を横断して検索，大規模空間を再現 語彙数 56,109 平均文長 15.92 クエリ 3,523 物体領域 3,523 RefText-2.0データセットの概要 - 12 -
13. RefText-2.0データセット YAGAMIデータセット LTRRIE-2.0データセット [%] MRR ↑ R@5↑ MRR ↑ R@5↑ MRR ↑ R@5↑ CLIP [Radford+, ICML21] 42.4 55.0 18.6 15.9 37.0 35.7 NLMap (rep.) [Chen+, ICRA23]​ 47.7 53.5 22.9 22.5 28.8 21.0 MultiRankIt [Kaneda+, RA-L24] 42.9 58.5 23.4 22.8 36.1 34.0 提案手法 61.5 77.0 28.3 24.2 39.3 37.5 定量的結果： すべてのデータセットにおいて既存手法を上回った - 13 - ▪ 評価尺度：Mean Reciprocal Rank (MRR), Recall@5 (R@5) +18.6 - 13 - +18.5 +4.9 +1.4 +3.2 +3.5
14. - 14 - 定性的結果（成功例）： Dense textに該当する物体を上位にランク付け クエリ : ”Bring me a bottle of Turkish oregano with a white label that says Penzeys Spices.” 提案手法 MultiRankIt [Kaneda+, RA-L24] Rank: 1 Rank: 2 Rank: 1 Ground-Truth Rank: 2 'Penzeys Spices'と書かれた瓶が上位 ☺ Dense textに基づく視覚特徴が効果的
15. クエリ：”Pass me the forth bottle from right with the letters PAIN100%.” 提案手法 Rank: 1 Rank: 2 Ground-Truth 定性的結果（失敗例）： 部分的に正しい物体を区別できていない 提案手法は上位に'bottle'をランク付けしたが，dense text/参照表現を満たさない → dense textの位置情報を含めたプロンプト，ソフトラベルに基づく最適化 - 15 -
16. まとめ - 16 - 大規模屋内環境における物体検索エンジンは有用 新規性 - DSME：Dense textに基づく連続・構造的な視覚特徴抽出 - UQE：CLIP，PromCSE，および構文解析に基づく言語特徴抽出機構 結果 - 3つのデータセットにおいて 既存手法を上回った 4~10x - 16 -
17. Appendix
18. [%] Dense Text PromCSE RefText-2.0 データセット YAGAMI データセット LTRRIE-2.0 データセット モデル MRR ↑ R@5↑ MRR ↑ R@5↑ MRR ↑ R@5↑ (i) ✓ 58.4 72.4 24.9 22.8 31.8 30.0 (ii) ✓ 58.2 73.0 25.2 23.5 37.2 33.0 (iii) ✓ ✓ 61.5 77.0 28.3 24.2 39.3 37.5 Ablation Study： すべての新規性が性能向上に寄与 - 18 - ▪ 評価尺度：Mean Reciprocal Rank (MRR), Recall@5 (R@5) - 18 -
19. Appendix：定性的結果 （成功例） 物体に関する複雑な修飾関係を正確に捕捉 - 19 - クエリ：”Identify the black mechanical device that has been two white cables and two black cables plugged on the top shelf.” 提案手法 既存研究 [今井+, JSAI24] Rank: 1 Rank: 1 Ground-Truth 2つの白黒のケーブルが繋がれた端末を検索 ☺ UQE内部のPromCSEに基づく特徴が有効 Rank: 1 - 19 -
20. ▪ CLIP [Radford+, ICML21] は長文に対し関係性の把握に問題 [Zhang+, ECCV24] →PromCSE [Jiang+, EMNLP22] に基づく文埋め込みを並列に適用 ◼ 既存研究(e.g., [Kaneda+, RA-L24])ではCLIPのみに依存 Appendix：UQE ​CLIP，PromCSE，および構文解析に基づく特徴抽出機構 - 20 - - 20 -
21. ▪ InfoNCE損失 [Oord+, 18] は，負例を全て均等に類似度を小さくする  難しい負例(例： 類似物体)と簡単な負例を同一視 ▪ 大規模環境の場合，正例の類似物体が含まれる確率が高くなる ▪ Relaxed Contrastive (ReCo) [Lin+, WACV23] 損失はこの問題を軽減  類似度が負の空間に対して計算が行われない Go to the yellow trash can in the center lined up near the windows. Appendix：RCS（1/2） 大規模空間のための負例の対照性を緩和する損失設計 - 21 - 21 -
22. ▪ InfoNCE損失 [] は，負例を全て均等に類似度を小さくする o :( 難しい負例(e.g. 類似物体)と簡単な負例を同一視 ▪ 大規模環境の場合，正例との類似物体が含まれる確率が高くなる ▪ ReCo(Relaxed Contrastive) [Lin+, WACV23] 損失はこの問題を軽減 :( 類似度が負の空間に対し計算が行われない Appendix：RCS（2/2） 大規模空間のための負例の対照性を緩和する損失設計 [Lin+, WACV23] InfoNCEはすべての負例を均等に扱う ReCoは最初から類似度が負の領域を無視 これらを併用した損失（Mixed Contrastive Loss）を導入 - 22 -
23. Appendix：GREP 4つの粒度から接地に有用な画像特徴量を抽出 - 23 - • 画像/画素/位置関係/物体の観点から 接地に有用な特徴を獲得 • CLIPから位置関係に関する特徴を得る →中間層特徴マップ（2D）を使用 • CLIPから画素単位で特徴を抽出 cf. SAN [Xu+, CVPR23]
24. ▪ 既存研究 [今井+, JSAI24]ではシーン理解がボトルネック →MLLMの蒸留により常識的知識を反映した検索を期待 ▪ 画像中のテキスト情報(dense text)は物体・ランドマーク特定に有用 (e.g., [Bu+, TMM23], [Sun+, ICRA24]) ▪ 本研究ではこれらを組み合わせる Appendix： Dense textから得られる専門知識の付加によるシーン理解 Ground-Truth Rank: 1 既存研究 [今井+, JSAI24] 失敗例：”Please identify what looks like a schedule list attached to the wall at the back of the room.” プロンプトにdense textを付加することで，hallucination低減+専門知識 w/o Dense text The image shows a collection of medication bottles. Starting from the upper left and moving clockwise, the first bottle is … The seventh bottle is labeled 'Kumadex' and ... "HIVIRAL" "DUVIRAL" "LAMIVUDINE" - 24 - w/o Dense text The image shows a collection of medication bottles. Starting from the upper left and moving clockwise, the first bottle is … The seventh bottle is labeled 'Kumadex' and ... w/ Dense text The image shows a collection of medication bottles, ... The medications include 'Duviral Lamivudine Zidovudine,' 'Reviral,' and 'Hiviral Lamivudine.' ... The bottles appear to be pharmaceutical products, possibly used for treating HIV/AIDS or related conditions.
25. ▪ Mean Reciprocal Rank ▪ Recall@K Appendix：評価尺度 ：クエリの数 ：正解である物体のうち 最上位のランク ：物体の集合 ：検索上位K個の物体集合 - 25 -
26. Appendix：使用したプロンプトの詳細 ▪ LLaVA-NeXT [Liu+, 24] に対しプロンプトとして以下を与えた “Describe the objects in this image in detail, including its positional relationship to surrounding objects. Detected OCR results are following: {ocr_texts}” - 26 -