Nutzung von Foundation-Modellen für Segmentierungsaufgaben

In den letzten Jahren haben grosse Modelle, die auf vielen verschiedenen Datentypen trainiert wurden und als Grundmodelle bekannt sind, in vielen Bereichen, besonders beim Erkennen und Generieren von Bildern, grossen Erfolg gezeigt. Während diese Modelle in ihren ursprünglichen Aufgaben top sind, ist es noch unklar, ob man sie auch effektiv für andere Aufgaben nutzen kann. In diesem Artikel schauen wir uns an, wie diese Modelle für dichte Erkennungsaufgaben, speziell für die Segmentierung, die den Prozess beschreibt, verschiedene Teile eines Bildes zu identifizieren, eingesetzt werden können.

#Erfolg von Deep Learning Modellen

Deep Learning Modelle, die mit riesigen Mengen an beschrifteten Daten trainiert wurden, dominieren seit ein paar Jahrzehnten fast alle Computer Vision Aufgaben. Diese Modelle sind super im überwachten Lernen, aber Forscher suchen auch nach anderen Wegen, die Fähigkeiten der Modelle zu verbessern, darunter:

• Selbstüberwachtes Lernen: Diese Methode hilft Modellen, starke Merkmale nur mit unbeschrifteten Daten zu lernen.
• Open-Set Lernen: Das erlaubt Modellen, neue Kategorien zu unterscheiden oder abzulehnen, die sie noch nie gesehen haben.
• Domänenverallgemeinerung: Das hilft Modellen, sich an Daten anzupassen, die aus verschiedenen Quellen oder Verteilungen kommen.

#Aufstieg der Cross-Modal Modelle

Kürzlich ist es populärer geworden, Modelle mit einer Mischung aus verschiedenen Datentypen zu trainieren. Zum Beispiel ist CLIP ein Modell, das auf Paaren von Bildern und Text mit einer Methode namens kontrastives Lernen trainiert wurde. Dieses Modell erkennt Bilder ohne spezifische Beispiele ziemlich gut.

Ein anderes Modell, SAM genannt, kann Objekte segmentieren und lokalisieren, ohne spezifische Kategorien zu benötigen. ImageBind kombiniert verschiedene Datentypen in einem Raum, was die Erkennung über verschiedene Modalitäten verbessert.

#Diffusionsmodelle als neuer Trend

Ein weiteres spannendes Forschungsfeld ist der Einsatz von diffusionsbasierten Modellen zur Bilderzeugung. Stable Diffusion ist ein weit verbreitetes Modell, das Bilder basierend auf Texteingaben erstellen kann. Dieses Modell kann auch für persönliche Daten durch Feinabstimmung oder spezifische Verarbeitung angepasst werden.

Da Grundmodelle immer populärer werden, stellt sich die zentrale Frage: Können diese Modelle, die ursprünglich für die Bildrecognition oder -generation entwickelt wurden, auch für andere Aufgaben eingesetzt werden? Da sie mit umfangreichen Daten trainiert wurden und starke Erkennungsfähigkeiten bieten, scheint es machbar, sie für unterschiedliche Anwendungen anzupassen, was in realen Situationen wertvoll ist.

#Fokus auf Segmentierungsaufgaben

In diesem Artikel schauen wir uns an, wie vortrainierte Grundmodelle für Segmentierungsaufgaben genutzt werden können. Segmentierung ist wichtig, weil sie nützliche Informationen für andere Aufgaben wie Erkennung und Lokalisierung liefert.

#Visuelle-Sprachmodelle

Modelle wie CLIP und ALIGN, die Vision und Sprache kombinieren, werden mit Bild-Text-Paaren trainiert. Diese Modelle haben eine starke Fähigkeit zur Zero-Shot-Erkennung, was zu neuer Forschung im Bereich der Open-Vocabulary-Segmentierung führt. Frühe Segmentierungsmethoden verwendeten CLIP, um direkt Segmentierungsausgaben zu erstellen, ohne zusätzliche Maskengenerierungs-Module zu benötigen.

Zum Beispiel arbeitet LSeg direkt mit Pixel-Embeddings und sagt Kategorien mit Text-Embeddings voraus. Eine andere Methode, MaskCLIP, nutzt die Ausgaben von CLIP als potenzielle Masken für die Segmentierung. Neuere Methoden bestehen typischerweise aus einem zweigeteilten System: Ein Teil erzeugt Masken und der andere Teil beinhaltet CLIP für Vorhersagen. Einige Ansätze kombinieren die beiden nahtloser, während andere wie Mask2Former länger zum Trainieren benötigen, aber gut abschneiden.

#Text-zu-Bild Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle, besonders für die Generierung von Bildern aus Texteingaben, gewinnen an Aufmerksamkeit. Modelle wie Stable Diffusion haben bemerkenswerte Ergebnisse gezeigt und können sogar für andere Aufgaben angepasst werden. Aber können diese generativen Modelle effektiv für Aufgaben wie Erkennung genutzt werden?

Einige Methoden haben Diffusionsmodelle für Zero-Shot-Klassifizierung angepasst und konkurrieren damit mit Modellen wie CLIP. Andere, wie OIDSE und VPN, konzentrieren sich darauf, spezifische Merkmale aus den Diffusionsmodellen für Aufgaben wie Segmentierung zu verwenden. In den folgenden Abschnitten werden wir uns auf die Einzelheiten der Segmentierungsaufgaben konzentrieren.

#Analyse bestehender Ansätze

#Analyse von Visuelle-Sprachmodellen

Wir nehmen CLIP als Referenz und analysieren, wie seine Merkmale auf Segmentierungsaufgaben angewendet werden können. Mit Grad-CAM zur Visualisierung können wir sehen, wie gut CLIP Objekte lokalisiert. Zum Beispiel, wenn man Eingaben wie „ein Foto von einem Auto“ verwendet, erstellt das Modell effektive Segmentierungskarten. Diese Erkenntnisse zeigen, dass die Merkmale tatsächlich für andere Aufgaben wie Segmentierung erweitert werden können.

#Analyse von Text-zu-Bild Diffusionsmodellen

In unserer Analyse von ODISE, einer Methode, die Stable Diffusion für Open-Vocabulary-Segmentierung nutzt, sehen wir, dass Rauschen zum Eingabebild hinzugefügt wird. Merkmale aus dem Diffusionsmodell müssen sorgfältig genutzt werden, da sich das Verlassen auf nur einen Zeitabschnitt negativ auf die Qualität der Ausgaben auswirken könnte. Der Denoising-Prozess, der typischerweise mehrere Schritte umfasst, ist entscheidend, um die Merkmale zu verfeinern und eine gute semantische und Lokalisierungsinformation sicherzustellen.

Wir haben die Kreuzaufmerksamkeit von Token während der Generierung visualisiert und festgestellt, dass das einmalige Hinzufügen von Rauschen Verzerrungen verursacht hat, die die Effektivität der Segmentierung beeinträchtigen. Ausserdem haben wir Ablationsstudien durchgeführt, um die Beiträge verschiedener Komponenten in ODISE zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung von UNet-Merkmalen ohne Verbesserungen eine anständige Leistung brachte, was auf die Notwendigkeit besserer Strategien beim Einsatz von Diffusionsmodellen hindeutet.

#Fazit

In diesem Artikel haben wir kürzliche Bemühungen untersucht, Grundmodelle für verschiedene nachgelagerte Aufgaben zu nutzen, insbesondere in der Erkennung und Segmentierung. Modelle wie CLIP und Stable Diffusion, die auf vielfältigen Datensätzen trainiert wurden, enthalten wertvolle semantische und Lokalisierungsinformationen, die für andere Aufgaben eingesetzt werden können. Allerdings mangelt es den aktuellen Methoden zur Bereitstellung von Diffusionsmodellen für solche Aufgaben oft an Effizienz. Es gibt viel Raum für Verbesserungen, und wir hoffen, dass diese Arbeit zur Weiterentwicklung zukünftiger Forschung in diesem Bereich beitragen kann.