Utilizando Modelos Base para Tareas de Segmentación

En los últimos años, los modelos grandes entrenados con un montón de tipos de datos diferentes, conocidos como modelos fundamentales, han tenido mucho éxito en muchas áreas, especialmente en el reconocimiento y generación de imágenes. Aunque estos modelos son geniales en sus tareas originales, aún no está claro si se pueden usar efectivamente para otras cosas. Este artículo investiga cómo se pueden usar estos modelos para tareas de reconocimiento denso, enfocándose específicamente en la segmentación, que es el proceso de identificar diferentes partes de una imagen.

#Éxito de los Modelos de Aprendizaje Profundo

Los modelos de aprendizaje profundo entrenados con grandes volúmenes de datos etiquetados han llegado a dominar casi todas las tareas de visión por computadora en las últimas décadas. Estos modelos son los mejores en tareas de aprendizaje supervisado, pero los investigadores también están explorando otras maneras de mejorar las habilidades de los modelos, incluyendo:

• Aprendizaje Auto-Supervisado: Este método ayuda a los modelos a aprender características fuertes usando solo datos sin etiquetar.
• Aprendizaje de conjunto abierto: Esto permite que los modelos distingan o rechacen nuevas categorías que no han visto antes.
• Generalización de dominio: Esto ayuda a los modelos a adaptarse a datos que provienen de diferentes fuentes o distribuciones.

#Auge de los Modelos Cruzados

Recientemente, entrenar modelos con una mezcla de diferentes tipos de datos se ha vuelto más popular. Por ejemplo, CLIP es un modelo entrenado con pares de imágenes y texto usando un método llamado aprendizaje contrastivo. Este modelo lo hace increíblemente bien al reconocer imágenes sin necesitar ejemplos específicos.

Otro modelo, llamado SAM, es bueno para segmentar y localizar objetos sin necesitar categorías específicas. ImageBind combina diferentes tipos de datos en un solo espacio, mejorando el reconocimiento a través de varias modalidades.

#Modelos de Difusión como Nueva Tendencia

Otra área emocionante de investigación es el uso de modelos basados en difusión para la generación de imágenes. Stable Diffusion es un modelo muy utilizado que puede crear imágenes basadas en entradas de texto. Este modelo también se puede ajustar para datos personales a través de ajustes finos o procesamiento específico.

A medida que los modelos fundamentales ganan popularidad, surge una pregunta clave: ¿se pueden usar estos modelos diseñados originalmente para el reconocimiento o la generación de imágenes también para otras tareas? Dado que están entrenados con datos extensos y ofrecen fuertes habilidades de reconocimiento, parece factible adaptarlos para diferentes aplicaciones, lo cual es valioso en situaciones del mundo real.

#Enfoque en Tareas de Segmentación

Este artículo examina cómo se pueden utilizar modelos fundamentales preentrenados para tareas de segmentación. La segmentación es vital porque proporciona información útil para otras tareas como detección y localización.

#Modelos Visual-Lenguaje

Modelos como CLIP y ALIGN, que combinan visión y lenguaje, están entrenados con pares de imagen-texto. Estos modelos tienen una gran capacidad para el reconocimiento de cero disparos, llevando a nuevas investigaciones en Segmentación de vocabulario abierto. Los métodos tempranos de segmentación usaron CLIP para crear directamente salidas de segmentación sin necesitar módulos de generación de máscaras adicionales.

Por ejemplo, LSeg trabaja directamente con embebidos de píxeles, prediciendo categorías con embebidos de texto. Otro método, MaskCLIP, usa la salida de CLIP como posibles máscaras para la segmentación. Los métodos recientes típicamente involucran un sistema de dos partes: una parte genera máscaras y la otra parte involucra CLIP para las predicciones. Algunos enfoques combinan ambas partes de manera más fluida, mientras que otros como Mask2Former tardan más en entrenarse pero rinden bien.

#Modelos de Difusión de Texto a Imagen

Los modelos de difusión, especialmente para generar imágenes a partir de entradas de texto, están ganando atención. Modelos como Stable Diffusion han mostrado resultados sorprendentes y pueden incluso adaptarse para otras tareas. Sin embargo, ¿pueden estos modelos generativos ser usados efectivamente para tareas como el reconocimiento?

Al algunos métodos han adaptado modelos de difusión para clasificación de cero disparos, compitiendo con modelos como CLIP. Otros, como OIDSE y VPN, se centran en usar características específicas de los modelos de difusión para tareas como la segmentación. En las siguientes secciones, nos enfocaremos en los detalles de las tareas de segmentación.

#Análisis de Enfoques Existentes

#Análisis del Modelo Visual-Lenguaje

Tomando a CLIP como referencia, analizamos cómo sus características pueden aplicarse a tareas de segmentación. Usando Grad-CAM para visualización, podemos ver qué tan bien CLIP localiza objetos. Por ejemplo, al usar indicaciones como "una foto de un coche", el modelo crea mapas de segmentación efectivos. Estos hallazgos muestran que las características pueden extenderse realmente para otras tareas como la segmentación.

#Análisis del Modelo de Difusión de Texto a Imagen

En nuestro análisis de ODISE, un método que utiliza Stable Diffusion para segmentación de vocabulario abierto, vemos que se agrega ruido a la imagen de entrada. Las características del modelo de difusión deben usarse con cuidado porque confiar solo en un paso de tiempo podría llevar a resultados de mala calidad. El proceso de desruido, que generalmente involucra múltiples pasos, es crucial para refinar las características y asegurar buena información semántica y de localización.

Visualizamos la atención cruzada de tokens durante la generación y descubrimos que agregar ruido una vez causó distorsiones, afectando la efectividad de segmentación. Además, realizamos estudios de ablación para evaluar las contribuciones de diferentes componentes en ODISE. Los resultados mostraron que simplemente usar características de UNet sin mejoras proporcionó un rendimiento decente, sugiriendo la necesidad de mejores estrategias al usar modelos de difusión.

#Conclusión

En este artículo, examinamos esfuerzos recientes para usar modelos fundamentales para varias tareas posteriores, específicamente en reconocimiento y segmentación. Modelos como CLIP y Stable Diffusion, entrenados en conjuntos de datos diversos, contienen valiosa información semántica y de localización que se puede emplear para otras tareas. Sin embargo, los métodos actuales para implementar modelos de difusión para tales tareas a menudo carecen de eficiencia. Hay mucho margen para mejorar, y esperamos que este trabajo pueda contribuir a avanzar en futuras investigaciones en este campo.