GroundingDINO 정리

1. Motivation & Background (왜 필요한가?)
2. Model Overview (구조 및 핵심 아이디어)
3. Loss Functions
4. Experiments & Results
5. Limitations & Insights
6. Takeaways

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1. Motivation & Background (왜 필요한가?)

Open-Set Object Detection이란?

문제 정의: Open-Set Object Detection

• 기존 Closed-set Object Detection 모델은 정해진 범주의 객체만 인식 가능
  • 예: COCO 학습 모델은 '코끼리'라는 클래스가 없으면, 코끼리를 탐지할 수 없음
• 하지만 실제 세상은 Open-world 환경
  • 언제든 새로운 객체 등장 가능
  • 사용자 정의 질의(예: "red umbrella")에 기반한 탐지가 필요함

💡 목표: 자연어로 지정한 임의의 객체를 탐지할 수 있는 모델이 필요

기존 모델들의 한계점 (e.g. GLIP, OV-DETR의 모달 융합 방식 한계)

• GLIP: 이미지와 텍스트를 early fusion하여 grounding task로 학습
  • 단점: 모달 융합이 **단일 단계(Neck)**에만 국한됨 → 모달리티 정렬 부족
• OV-DETR: 텍스트 임베딩을 query로 사용 (Head만 텍스트와 연결)
  • 단점: fusion depth가 낮아 세밀한 정렬 부족
• CLIP 기반 방식들: 주로 image-text pair 학습 → region-level grounding 성능 한계

📌 요약: 기존 모델들은 언어와 시각 정보 융합이 느슨하거나 제한적

Grounding DINO가 등장한 이유

• 기존 DETR 기반 모델(DINO)의 장점을 활용:
  • Layer-by-layer 구조로 텍스트와 이미지 융합을 유연하게 설계 가능
• Grounding DINO는 3단계 모달 융합(tight fusion) 제안:
  1. Feature Enhancer (neck): 텍스트와 이미지 특성 정렬
  2. Language-Guided Query Selection (query): 텍스트 기반으로 쿼리 선택
  3. Cross-Modality Decoder (head): 최종 예측에 양 모달 정보 통합

🎯 핵심 아이디어: 다양한 레벨에서 언어-시각 정보를 긴밀하게 정렬(fusion)

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2. Model Overview (구조 및 핵심 아이디어)

Grounding DINO의 전체 아키텍처 소개

Grounding DINO는 이미지와 텍스트 정보를 모듈별로 점진적으로 정렬(fusion)하여 최종적으로 객체를 탐지하는 방식이다.

🖼️ Image Backbone

• 목적: 이미지에서 multi-scale feature 추출
• 사용 모델: Swin Transformer (Tiny, Large 등)
• 출력: 다양한 해상도(8×, 16×, 32×)의 vanilla image features

📝 Text Backbone

• 목적: 입력 텍스트(질의 문장 또는 카테고리 이름들)에서 언어 임베딩 추출
• 사용 모델: BERT (HuggingFace BERT-base)
• 출력: vanilla text features (문장 or sub-sentence 단위)

🔗 Feature Enhancer

• 목적: 텍스트와 이미지 feature 간의 상호작용을 통해 정보를 정렬
• 구성:
  • Deformable Self-Attention (이미지 전용) : 대규모 고해상도 이미지 처리에서 효율성과 성능을 동시에 잡기 위해 등장한 개선된 self-attention 방식
  • Text Self-Attention (텍스트 전용)
  • Text-to-Image & Image-to-Text Cross-Attention (양방향 정렬)
• 결과: Cross-modality 정렬된 feature 출력
• 핵심 사항 : GLIP에서 영감을 받아, Image-to-Text Cross-Attention, Text-to-Image Cross-Attention 두 가지 모듈을 추가로 사용하여 서로 다른 modality간의 feature 정렬을 도와준다!

🎯Language-Guided Query Selection

• 목적: 이미지 feature 중 텍스트와 가장 관련 있는 부분만 선택해서 쿼리로 사용
• 방식:
  • 이미지와 텍스트 feature 간 유사도 계산
  • 유사도가 높은 상위 N개(image region)를 쿼리로 사용
• 결과: Cross-Modality Queries 생성
• 핵심사항 : Grounding DINO는 이미지 전체를 보지 않고, 텍스트와 관련 있는 영역만 선택한다! 이 모듈 덕분에 텍스트-이미지 의미 정렬이 잘 되고 Open-set/Zero-shot 객체 탐지에서도 성능이 좋아지는 핵심 요소가 된다.

🧠 Cross-Modality Decoder

• 목적: 선택된 쿼리들을 이미지+텍스트 정보를 기반으로 업데이트하고 bounding box 예측
• 구성:
  • Self-Attention
  • Image Cross-Attention
  • Text Cross-Attention
  • FFN (Feed Forward Network)
• 출력: 객체의 bounding box와 텍스트(label) 매칭
• 핵심사항 : Grounding DINO의 디코더는 기존 DINO 디코더보다 하나의 층이 더 있다! → 바로 추가된 Text Cross-Attention Layer다. 이 층을 통해 텍스트 정보를 쿼리에 직접 주입함으로써 시각-언어 정렬을 더 정확하게 수행할 수 있도록 한다.
• 왜 중요한가? : 기존 DETR/DINO는 텍스트 정보 없이 쿼리만으로 예측, Grounding DINO는 쿼리 자체가 이미지 + 텍스트 융합된 상태여야 → Open-set/Referring/Zero-shot등 복잡한 상황에서도 강력한 성능 발휘 가능

결과

• Grounding DINO는 (Image, Text) 쌍을 받아,
  • 해당 이미지에서 입력 텍스트에 해당하는 객체들의 bounding box와 텍스트 label을 쌍(pair)으로 출력함.

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한 줄 요약

Grounding DINO는 텍스트와 이미지 정보를 모듈별로 점진적으로 깊이 정렬시켜,

기존 모델 대비 정확하고 일반화된 open-set 객체 탐지를 가능하게 한 구조이다.

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Tight Modality Fusion (3단계 융합: Neck / Query / Head)

🔍 왜 필요한가?

기존의 Open-set Object Detector들은 텍스트 정보를 제한된 위치에만 주입하는 방식(GLIP: Neck만, OV-DETR: Head만)이 많았음.

이렇게 하면 언어-시각 정렬의 깊이가 얕아져 일반화 성능이 떨어질 수 있음.

🔧 Grounding DINO의 해결책: 3단계 융합 (Tight Fusion)

Grounding DINO는 언어와 이미지 정보를 총 3단계에 걸쳐 깊게 융합함으로써,

Cross-Modality Alignment를 극대화하고자 한다.

📌 1단계: Feature Fusion A (Neck)

• 위치: Image Backbone → Neck 사이
• 내용:
  • 이미지 feature를 Text Feature와 초기 정렬
  • Cross-Attention을 통해 텍스트 기반으로 이미지 의미 재구성
  • GLIP도 여기까지만 사용함

📌 2단계: Feature Fusion B (Query Initialization)

• 위치: Neck → Head 사이
• 내용:
  • Language-Guided Query Selection
  • 텍스트와 유사도가 높은 이미지 영역만 Query로 선택
  • DETR 계열 쿼리 구조와 호환
  • OV-DETR는 이 단계만 사용함

📌 3단계: Feature Fusion C (Head)

• 위치: Head 내부 (디코더)
• 내용:
  • 디코더 레이어에서 Image Cross-Attention + Text Cross-Attention 동시 적용
  • 쿼리가 이미지와 텍스트 양쪽으로부터 의미를 지속적으로 업데이트 받음

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🎯 추가: Contrastive Loss 적용 위치

• Loss A: Neck에서 이미지-텍스트 Feature 정렬
• Loss B: Head에서 예측된 객체-텍스트간 정렬

💡 요약 문장

Grounding DINO는 Neck, Query Init, Head의 3단계에 걸쳐 텍스트-이미지 정렬을 수행하는 Tight Fusion 구조를 적용해,

기존 모델 대비 더 깊고 정밀한 Cross-Modality 학습을 가능하게 한다.

feature fusion 단계를 세세하게 해주면 복잡하지만 성능 향상을 기대할 수 있다!

🔍 기준: Fig. 2의 Feature Fusion 위치 A / B / C

모델명BackboneFusion 위치Text 처리특징 요약

GLIP	DyHead	A (Neck)	단어(word) 수준	조기 융합, grounding pre-train 기반
OV-DETR	Deformable DETR	B (Query Init)	문장(sentence) 수준	텍스트 기반 query 초기화
OmDet	Sparse R-CNN	C (Head)	문장(sentence)	디코더 단계에서 언어 정보 삽입
MDETR	DETR	A, C	단어 수준	다양한 task에 확장 가능
Grounding DINO	DINO	A, B, C (모두)	sub-sentence 수준	세 단계 모두 융합한 tight fusion 구조

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Sub-Sentence Text Prompt 아이디어

텍스트가 모델에 어떻게 입력되고 해석되느냐에 따라 성능과 표현 정렬 품질이 달라지기 때문에 매우 중요한 부분!

❓ 기존 문제점

Open-set detection에서 텍스트 프롬프트(입력 문장)는 카테고리 이름을 나열하거나 전체 문장을 문맥으로 인코딩하는 방식이 사용되어 왔음.

그러나 이 두 방식에는 각각 단점이 존재함:

(a) Sentence Level

• 전체 문장을 하나의 벡터로 표현 → 너무 압축됨
• 문장 내 개별 단어(객체명)의 정보가 희석됨
• 예시: "A cat sits on a table." → 하나의 전체 벡터

(b) Word Level

• 각 단어를 독립적으로 인코딩하긴 하지만
• 여러 카테고리를 단순 나열할 경우,
• → 서로 무관한 단어들 간의 attention이 발생해 정보 간섭이 생김
• 예시: "cat, baseball glove, a table"에서 ‘cat’과 ‘glove’가 서로 영향을 줌

(C) Grounding DINO의 해결책: Sub-Sentence Level Prompt

Grounding DINO는 위 문제를 해결하기 위해 Sub-sentence Level Representation을 도입함.

✨ 핵심 아이디어

• 입력 텍스트를 단어 수준으로 인코딩하면서,
• 서로 관련 없는 단어들 사이의 attention을 마스킹(masking) 함
• → 즉, "cat", "baseball glove", "a table" 간에는 서로 주의를 주지 않음
• → 단어 간 간섭을 방지하면서도 미세한 의미 표현은 유지

🎯 결과적으로

• 불필요한 간섭 없이 정확한 객체-텍스트 정렬
• 특히 다중 객체 탐지, 복잡한 문장 프롬프트 상황에서 성능 향상

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📊 성능 향상

• Ablation 실험 결과, Sub-sentence Prompt는→ COCO Zero-shot에서도 긍정적 효과
• → 모델 파라미터 증가 없음 (가볍고 효율적)
• → LVIS 성능을 +0.5 AP 향상

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📌 요약 문장

Sub-sentence Prompt는 단어 간 불필요한 attention을 차단하여,

텍스트 내부의 의미 충돌 없이 더 정밀한 객체-언어 정렬을 가능하게 한다.

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3. Loss Functions

Grounding DINO는 DETR-like 구조를 따르면서도 멀티모달 정렬과 박스 회귀 성능을 동시에 향상시키기 위해 여러 손실 함수를 조합함. 아래 세 가지 축으로 구성됨:

Contrastive Loss + Focal Loss

Classification Loss: Contrastive Loss + Focal Loss

• 역할: 예측된 객체가 어떤 텍스트(단어)에 해당하는지를 분류하는 데 사용
• 방식:
  • 각 디코더 쿼리(= 예측된 객체 특징)와 텍스트 토큰 간 dot product → 로짓(logit) 생성
  • → 이 로짓에 대해 Focal Loss 적용
• 왜 Focal Loss?
  • 정답 클래스 수가 적고 대부분이 배경인 상황 (object detection에서 흔함)
  • → hard negative에 집중, easy negative는 무시

L1 Loss & GIoU for box regression

• L1 Loss: 예측된 박스와 정답 박스의 좌표 차이를 직접 계산
• GIoU (Generalized IoU):
  • 단순 IoU를 넘어 박스가 얼마나 잘 맞물리는지 측정
  • overlap이 없는 경우에도 gradient를 줄 수 있음
• → 두 손실을 같이 써서 정확한 위치 예측과 박스 형태의 정합성을 모두 잡음

Auxiliary Loss 개념

Grounding DINO에서는 디코더의 각 layer와 encoder출력 모두에 auxiliary loss적용 → 더 나은 정렬 학습과 박스 예측 가능

• 각 디코더 레이어의 중간 출력에 대해서도 동일한 손실 계산
• 목적: 모델 학습 시 조기 수렴을 막고 안정적인 gradient 흐름 제공
• DETR 계열 모델의 특징으로, “deep supervision” 효과를 줌

📌 요약 문장

Grounding DINO는 텍스트-객체 정렬을 위한 Contrastive + Focal Loss,

박스 정밀도를 위한 L1 + GIoU Loss,

학습 안정화를 위한 Auxiliary Loss를 조합하여

멀티모달 객체 탐지의 정확성과 일반화 성능을 동시에 잡았다.

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4. Experiments & Results

Grounding DINO는 다양한 벤치마크에서 기존 모델(GLIP, DINO, GLIPv2 등)과 비교되며, Zero-shot 일반화, REC 정밀도, 세부 모듈 기여도 분석에서 강력한 성능을 입증함.

Zero-shot COCO / LVIS / ODinW 성능 비교 (vs GLIP, DINO, GLIPv2 등)

Zero-Shot 성능 평가

어떤 데이터 세트들인지 분석하는 것도 중요! → annotaion, label생성 과정을 참고해서 만들면 빠르게 구축할 수 있기에!

📍 COCO Benchmark

• Grounding DINO (w/o COCO 학습): 52.5 AP (SOTA)
• GLIP 대비 +1.8 AP / DINO 대비 +0.5 AP 향상
• Fine-tuning 시: 63.0 AP (→ SOTA)
• ✔️ COCO 데이터 없이도 높은 성능 = 제로샷 강점 입증

📍 LVIS Benchmark (롱테일 객체 포함)

• Rare categories 성능은 GLIP보다 낮음 (DETR 계열의 한계)
• 그러나 Grounding DINO는 caption data 활용 시 +1.8 AP 상승 → 데이터 확장성 우수
• DetCLIPv2에는 밀림 (훨씬 큰 데이터 규모 때문)

📍 ODinW Benchmark (Object Detection in the Wild)

• 35개 다양한 도메인 테스트
• 26.1 AP (Zero-shot 기준) → SOTA 성능 기록
• GLIPv2보다 평균 성능은 비슷, 하지만 median 성능은 훨씬 높음 (11.9 vs 8.9)
• → 다양한 도메인에서 일관된 성능 보여줌
• 모델 크기도 작음 (172M vs 232M)

REC task에서의 성능 및 한계

Referring Expression Comprehension (REC) Task

🎯 목표:

주어진 문장(예: "the man in the red shirt")으로 특정 객체를 정확히 찾아내는 것

• Zero-shot 상황에서 GLIP 및 Grounding DINO 모두 성능 낮음
• → 학습 시에 REC 데이터 포함 여부가 성능에 결정적 영향
• RefCOCO/+/g 데이터 포함 시 Grounding DINO가 GLIP을 큰 폭으로 능가

📌 결론:

현재의 open-set 모델들은 fine-grained detection (정교한 객체 구분)에 약함

→ REC 데이터나 더 큰 모델, caption 데이터가 필요

Ablation Study 결과 요약 (어떤 모듈이 성능 향상에 기여하는지)

Grounding DINO는 여러 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈이 성능에 어떻게 기여하는지 실험을 통해 검증됨.

🔧 모듈COCO Zero-shotLVIS설명

Encoder Fusion (Neck 융합)	+0.8 AP	✔️	가장 큰 성능 향상
Language-guided Query Selection	↗️	+3.0 AP	텍스트 기반 의미 있는 쿼리 선택
Text Cross-Attention (Head)	+0.6 AP	+1.8 AP	텍스트와 정렬된 디코딩 가능
Sub-Sentence Prompt	~	+0.5 AP	텍스트 정렬 안정화

 

• COCO Fine-tune 성능엔 영향 적음: 해당 모듈들이 파라미터를 바꾸지 않기 때문
• 전체적으로, Encoder Fusion > Text Cross-Attention > Query Selection > Prompt 순으로 기여도

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📌 총정리 한 문장

Grounding DINO는 다양한 벤치마크에서 제로샷 성능, 범용성, 일관성 측면에서 우수성을 입증했으며, 특히 Tight Fusion 구조와 Query Selection, Sub-Sentence Prompt 등의 설계가 큰 기여를 함.

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5. Limitations & Insights

Segmentation 불가

• Grounding DINO는 객체 인식(box 단위)까지만 수행 가능.
• 반면 GLIPv2 등 일부 모델은 segmentation (pixel 단위 분할)도 지원.
• → Downstream Task 확장에는 제약이 존재함.

REC Task 성능은 Fine-tuning 필요

• Referring Expression Comprehension (REC)에서는:
  • Zero-shot 성능 낮음
  • → RefCOCO/+/g 같은 특화 데이터 없이는 성능 떨어짐
• 실제 실험에서도 REC 데이터 포함 후 성능이 큰 폭으로 향상됨
• ✔️ Fine-tuning 없이 정교한 객체 인식은 어려움

일부 hallucination 사례 존재

• 일부 실험에서 존재하지 않는 객체를 예측하는 오류(hallucination) 관찰됨
• 특히 복잡하거나 애매한 문장, 드문 객체에서 발생 가능
• → open-set 모델의 언어 해석과 시각 정보 정렬의 불완전성 반영

💡 통찰 및 향후 방향

• Scaling up (데이터, 모델 크기)가 여전히 중요
• 특히:
  • 텍스트-이미지 정렬 강화를 위한 pretraining 기법
  • REC/segmentation 확장을 위한 멀티태스크 학습
  • Hallucination 방지를 위한 정교한 loss 설계가 앞으로의 과제

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6. Takeaways

Grounding DINO의 핵심 기여 요약

• Open-set object detection에 최적화된 구조: 기존 DINO 기반의 Transformer 아키텍처에 language modality를 효과적으로 결합
• Tight Modality Fusion: 이미지와 텍스트의 정렬을 neck–query–head 3단계에 걸쳐 수행, 기존 모델(GLIP, OV-DETR 등) 대비 정렬 품질 향상
• Sub-sentence Text Prompt 도입: 단어 간 의미 간섭 최소화, fine-grained 표현 개선
• Zero-shot 일반화 성능 우수: COCO, LVIS, ODinW에서 SOTA 달성

적합한 Task vs 한계 Task

적합한 Task한계 있는 Task

Open-set Object Detection (제로샷 객체 탐지)	Segmentation (픽셀 단위 분할은 불가)
Referring Object Detection (fine-tune 시)	Fine-tuning 없이 REC 성능 낮음
다양한 도메인에 대한 generalization	일부 hallucination 사례 존재

우리 프로젝트와의 연계 가능성

우리 팀 목표: 기존 모델에 새로운 modality 추가

• Grounding DINO는 멀티모달 융합의 설계 예시로 매우 적합
  • → Tight Fusion 구조, Cross-Modality Decoder, Query Selection 등은 타 modality 확장 시에도 적용 가능
• 우리가 시도할 수 있는 아이디어:
  • 새로운 modality (예: 오디오, Depth, segmentation 등)를 neck/query/head 단계 중 하나에 융합하는 실험
  • Sub-sentence prompt 개념을 다른 형태의 언어 정렬 방식에도 확장
  • hallucination 감소 전략 적용 실험 (e.g. hard negative mining, filtering)

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📌 마무리 한마디

Grounding DINO는 “텍스트로 객체를 찾는” 강력한 기반을 제공하며,

모달리티 융합 실험의 출발점이자 확장 가능한 프레임워크로서 큰 가능성을 보여준다.