Utilizzare i modelli di base per i compiti di segmentazione

Negli ultimi anni, i grandi modelli addestrati su tanti tipi diversi di dati, noti come modelli di base, hanno mostrato un grande successo in molte aree, specialmente nel riconoscere e generare immagini. Sebbene questi modelli siano forti nei loro compiti originali, è ancora incerto se possano essere usati efficacemente per altri compiti. Questo articolo esplora come questi modelli possono essere utilizzati per compiti di riconoscimento denso, concentrandosi in particolare sulla Segmentazione, che è il processo di identificazione delle diverse parti di un'immagine.

#Successo dei Modelli di Deep Learning

I modelli di deep learning addestrati con grandi quantità di dati etichettati hanno dominato quasi tutti i compiti di visione computerizzata negli ultimi decenni. Questi modelli brillano nei compiti di apprendimento supervisionato, ma i ricercatori stanno anche cercando altri modi per migliorare le capacità dei modelli, tra cui:

• Apprendimento Auto-Supervisionato: Questo metodo aiuta i modelli a imparare caratteristiche forti usando solo dati non etichettati.
• Apprendimento open-set: Questo consente ai modelli di distinguere o rifiutare nuove categorie che non hanno mai visto prima.
• Generalizzazione del dominio: Questo aiuta i modelli ad adattarsi a dati che provengono da fonti o distribuzioni diverse.

#Crescita dei Modelli Cross-Modal

Recentemente, l’addestramento di modelli con una combinazione di diversi tipi di dati è diventato più popolare. Per esempio, CLIP è un modello addestrato su coppie di immagini e testo usando un metodo chiamato apprendimento contrastivo. Questo modello riesce abbastanza bene a riconoscere immagini senza bisogno di esempi specifici.

Un altro modello, chiamato SAM, è bravo a segmentare e localizzare oggetti senza avere bisogno di categorie specifiche. ImageBind combina diversi tipi di dati in uno spazio unico, migliorando il riconoscimento attraverso varie modalità.

#Modelli di Diffusione come Nuova Tendenza

Un'altra area interessante di ricerca è l'uso di modelli basati sulla diffusione per la generazione di immagini. Stable Diffusion è un modello ampiamente usato che può creare immagini basate su input testuali. Questo modello può anche essere adattato per dati personali tramite fine-tuning o elaborazione specifica.

Con l'aumento della popolarità dei modelli di base, sorge una domanda chiave: possono questi modelli originariamente progettati per il riconoscimento o la generazione di immagini essere utilizzati anche per altri compiti? Dato che sono addestrati con dati ampi e offrono forti capacità di riconoscimento, sembra fattibile adattarli per diverse applicazioni, il che è prezioso in situazioni reali.

#Focus sui Compiti di Segmentazione

Questo articolo guarda a come i modelli di base pre-addestrati possono essere utilizzati per compiti di segmentazione. La segmentazione è fondamentale perché fornisce informazioni utili per altri compiti come la rilevazione e la localizzazione.

#Modelli Visivi-Linguistici

Modelli come CLIP e ALIGN, che combinano visione e linguaggio, sono addestrati con coppie immagine-testo. Questi modelli hanno una forte capacità di riconoscimento zero-shot, portando a nuove ricerche nella segmentazione open-vocabulary. I primi metodi di segmentazione usavano CLIP per creare direttamente output di segmentazione senza necessità di moduli generativi aggiuntivi.

Ad esempio, LSeg lavora direttamente con le embedding dei pixel, prevedendo categorie con embedding testuali. Un altro metodo, MaskCLIP, utilizza l'output di CLIP come potenziali maschere per la segmentazione. I metodi recenti di solito prevedono un sistema a due parti: una parte genera maschere e l'altra parte coinvolge CLIP per le previsioni. Alcuni approcci combinano i due in modo più fluido, mentre altri come Mask2Former richiedono più tempo per l'addestramento ma funzionano bene.

#Modelli di Diffusione da Testo a Immagine

I modelli di diffusione, in particolare per generare immagini da input testuali, stanno attirando l'attenzione. Modelli come Stable Diffusion hanno dimostrato risultati notevoli e possono persino essere adattati per altri compiti. Tuttavia, questi modelli generativi possono essere utilizzati efficacemente per compiti come il riconoscimento?

Alcuni metodi hanno adattato i modelli di diffusione per la classificazione zero-shot, competendo con modelli come CLIP. Altri, come OIDSE e VPN, si concentrano sull'uso di caratteristiche specifiche dai modelli di diffusione per compiti come la segmentazione. Nelle sezioni seguenti, ci concentreremo sui dettagli dei compiti di segmentazione.

#Analisi degli Approcci Esistenti

#Analisi del Modello Visivo-Linguistico

Prendendo CLIP come riferimento, analizziamo come le sue caratteristiche possono essere applicate a compiti di segmentazione. Usando Grad-CAM per la visualizzazione, possiamo vedere quanto bene CLIP localizza gli oggetti. Per esempio, utilizzando prompt come "una foto di una macchina", il modello crea mappe di segmentazione efficaci. Questi risultati mostrano che le caratteristiche possono effettivamente essere estese per altri compiti come la segmentazione.

#Analisi del Modello di Diffusione da Testo a Immagine

Nella nostra analisi di ODISE, un metodo che utilizza Stable Diffusion per la segmentazione open-vocabulary, vediamo che si aggiunge rumore all'immagine di input. Le caratteristiche del modello di diffusione devono essere utilizzate con attenzione perché fare affidamento su un solo passo temporale potrebbe portare a output di scarsa qualità. Il processo di denoising, tipicamente coinvolgente più passaggi, è cruciale per affinare le caratteristiche per garantire buone informazioni semantiche e di localizzazione.

Abbiamo visualizzato l’attenzione incrociata dei token durante la generazione e abbiamo trovato che aggiungere rumore una sola volta causava distorsioni, influenzando l'efficacia della segmentazione. Inoltre, abbiamo condotto studi di ablazione per valutare i contributi dei diversi componenti in ODISE. I risultati hanno mostrato che semplicemente utilizzare le caratteristiche di UNet senza miglioramenti forniva prestazioni decenti, suggerendo la necessità di strategie migliori quando si utilizzano i modelli di diffusione.

#Conclusione

In questo articolo, abbiamo esaminato gli sforzi recenti per utilizzare i modelli di base per vari compiti successivi, specificamente nel riconoscimento e nella segmentazione. Modelli come CLIP e Stable Diffusion, addestrati su dataset diversi, contengono informazioni semantiche e di localizzazione preziose che possono essere impiegate per altri compiti. Tuttavia, i metodi attuali per l'implementazione dei modelli di diffusione per tali compiti spesso mancano di efficienza. C'è molto spazio per miglioramenti e speriamo che questo lavoro possa contribuire ad avanzare la ricerca futura in questo campo.