MAFT+によるオープンボキャブラリーセグメンテーションの進展
MAFT+フレームワークは、視覚とテキストの共同最適化を使って物体セグメンテーションを強化するよ。
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目次
セグメンテーションはコンピュータビジョンの重要なトピックで、画像内の異なるオブジェクトを特定して分けることを目的としています。従来のセグメンテーションモデルは、あらかじめ定義されたカテゴリの限られたセットでしか機能しないため、実際に出会うカテゴリの多様性を反映していません。そこで、オープンボキャブラリーセグメンテーション（OVS）という概念が導入されました。OVSでは、モデルが以前に見たことがないカテゴリも含め、テキスト形式で説明された任意のカテゴリに基づいてオブジェクトをセグメント化することができます。
CLIPのような大規模な事前トレーニングモデルは、この分野で期待が持てます。これらのモデルは画像とテキストの両方から学習できるため、OVSに適しています。しかし、これらのモデルを効果的に使うには慎重なトレーニングが必要です。一般的なアプローチは、分類タスクのトレーニング中にCLIPモデルを固定することで、以前に見たことのないカテゴリで機能する能力を保つことです。あるいは、特定のタスクに対してCLIPをファインチューニングすることもできますが、その代わりにゼロショット能力を失う可能性があります。
問題の概要
現在のOVS手法の課題は、CLIPモデルがどのように利用されるかにあります。ほとんどのアプローチは、モデルを凍結するか、一部をファインチューニングするだけです。これにより、モデルが異なるセグメント提案に対して鈍感になる問題が生じることがあります。つまり、画像内のさまざまなオブジェクトを区別するのが難しくなるのです。
これを改善するために、MAFT+という新しいフレームワークを提案します。このフレームワークは、ビジョンとテキストの表現の間で協調最適化プロセスを可能にします。この協調アプローチは、任意のテキストカテゴリに基づいてオブジェクトを理解しセグメント化するモデルの能力を向上させることを目指しています。
方法論
MAFT+フレームワークでは、主に2つの戦略を導入します：コンテンツ依存転送（CDT）と表現補償（RC）。
コンテンツ依存転送
CDTは、入力画像の特徴に応じてテキスト表現を強化することを目的としています。従来の方法では、画像に応じて調整されない静的なテキスト埋め込みを使用しますが、CDTでは、特定の処理中の画像の特徴に基づいてテキスト埋め込みを動的に適応させるアプローチを導入しています。
これは、これらの埋め込みを作成する際に入力画像に焦点を当てるトランスフォーマーレイヤーを使用することで実現します。こうすることで、画像の視覚的特徴とより関連性の高いテキスト埋め込みを生成できます。
表現補償
RC戦略は、トレーニングプロセス中にCLIPモデルのゼロショット能力を維持するために設計されています。これは、モデルが以前に見たことのないカテゴリを分類する能力を保持することを意味します。トレーニング中に更新された特徴だけに依存するのではなく、このアプローチは凍結されたモデルからの元の表現と照らし合わせます。
新しい特徴を元のものと比較することで、モデルが学んだことを完全に忘れないようにします。この戦略により、モデルはセグメンテーションタスクに適応しながら、事前トレーニングからの知識を保持できます。
実験と結果
私たちの実験では、提案したMAFT+アプローチのパフォーマンスをオープンボキャブラリーセグメンテーションのいくつかの標準ベンチマークで評価しました。テストに使用したデータセットにはCOCO-StuffとADE20Kが含まれています。
オープンボキャブラリーセグメンテーションの実験
MAFT+フレームワークを使用して、従来の方法と比較してセグメンテーションタスクで大幅なパフォーマンス向上が見られました。私たちのアプローチの有効性は、さまざまなデータセットでの平均交差比（mIoU）スコアを通じて評価しました。結果は、MAFT+が既存のモデルを顕著に上回ったことを示しています。
例えば、さまざまなベンチマークで、私たちの方法はmIoUをそれぞれ+0.5、+2.3、+3.4、+0.4、+1.1増加させ、オープンボキャブラリーに基づいてオブジェクトを検出しセグメント化する際の優れたパフォーマンスを示しました。
パノプティックセグメンテーション
私たちは、オブジェクトだけでなく、同じカテゴリのインスタンスを区別することも目的としたパノプティックセグメンテーションの設定でアプローチをテストしました。ここでも、MAFT+は優れたパフォーマンスを示し、パノプティック品質（PQ）、セグメンテーション品質（SQ）、認識品質（RQ）で高いスコアを達成しました。
結果の分析
実験の結果は、ビジョンとテキストの表現の協調最適化が特徴空間でのより良いアラインメントにつながることを示唆しています。これにより、モデルは視覚情報とテキストによって提供される意味理解をより効果的に結びつけることができるのです。
他の方法との比較
MAFT+を既存のセグメンテーション手法と比較したところ、私たちのフレームワークは常に他の方法を上回る結果を得ました。FC-CLIPのような手法が異なるモデルを組み合わせるアンサンブル戦略を使用しても、MAFT+はビジョンとテキストの表現を効果的に管理することで優位性を保ちました。
これにより、私たちのアプローチがセグメンテーションのパフォーマンスを向上させるだけでなく、従来のモデルの一般的な制約に対処することで、よりスムーズなトレーニングプロセスを提供することが示されました。
発見の意味
私たちの研究の発見は、コンピュータビジョンの分野に重要な影響を及ぼします。モデルが幅広いテキスト記述に基づいてオブジェクトを理解しセグメント化できる方法を改善することで、これらのモデルの現実世界での適用範囲を広げることができます。
今後の課題
MAFT+で進展があったとはいえ、まだ改善の余地があります。今後の研究は、事前トレーニングされたCLIPモデルの能力によって課せられた上限に対処することに焦点を当てるべきです。これらの能力をさらに向上させる方法を見つけることは、今後の探求にとって価値のある方向です。
結論
要するに、MAFT+フレームワークはオープンボキャブラリーセグメンテーションの分野で重要な進展を示しています。ビジョンとテキストの表現の協調最適化を活用することで、私たちはパフォーマンスを向上させるだけでなく、未見のカテゴリで作業するための重要な能力を維持する方法を開発しました。これにより、現実の画像に存在する複雑さと多様性に対応できるより堅牢なセグメンテーションモデルの扉が開かれました。
タイトル: Collaborative Vision-Text Representation Optimizing for Open-Vocabulary Segmentation
概要: Pre-trained vision-language models, e.g. CLIP, have been increasingly used to address the challenging Open-Vocabulary Segmentation (OVS) task, benefiting from their well-aligned vision-text embedding space. Typical solutions involve either freezing CLIP during training to unilaterally maintain its zero-shot capability, or fine-tuning CLIP vision encoder to achieve perceptual sensitivity to local regions. However, few of them incorporate vision-text collaborative optimization. Based on this, we propose the Content-Dependent Transfer to adaptively enhance each text embedding by interacting with the input image, which presents a parameter-efficient way to optimize the text representation. Besides, we additionally introduce a Representation Compensation strategy, reviewing the original CLIP-V representation as compensation to maintain the zero-shot capability of CLIP. In this way, the vision and text representation of CLIP are optimized collaboratively, enhancing the alignment of the vision-text feature space. To the best of our knowledge, we are the first to establish the collaborative vision-text optimizing mechanism within the OVS field. Extensive experiments demonstrate our method achieves superior performance on popular OVS benchmarks. In open-vocabulary semantic segmentation, our method outperforms the previous state-of-the-art approaches by +0.5, +2.3, +3.4, +0.4 and +1.1 mIoU, respectively on A-847, A-150, PC-459, PC-59 and PAS-20. Furthermore, in a panoptic setting on ADE20K, we achieve the performance of 27.1 PQ, 73.5 SQ, and 32.9 RQ. Code will be available at https://github.com/jiaosiyu1999/MAFT-Plus.git .
著者: Siyu Jiao, Hongguang Zhu, Jiannan Huang, Yao Zhao, Yunchao Wei, Humphrey Shi
最終更新: 2024-12-03 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.00744
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.00744
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。