セグメンテーションタスクにファウンデーションモデルを活用する

近年、さまざまなデータタイプを使って訓練された大規模モデル、いわゆる基盤モデルが、特に画像の認識や生成の分野で大成功を収めているんだ。これらのモデルは元々のタスクにおいては優れているけれど、他のタスクに効果的に使えるかはまだ不確かだ。この文章では、これらのモデルが密な認識タスクにどう使えるか、特に画像の異なる部分を識別するプロセスであるセグメンテーションに焦点を当てるよ。

#ディープラーニングモデルの成功

多くのラベル付きデータで訓練されたディープラーニングモデルは、過去数十年でほぼすべてのコンピュータビジョンタスクを支配してきた。これらのモデルは監視付き学習タスクでは素晴らしいけれど、研究者たちはモデルの能力を向上させるための他の方法も探求しているんだ。例えば：

• 自己監視学習： ラベルなしのデータだけで強力な特徴を学ぶ手法。
• オープンセット学習： モデルが見たことのない新しいカテゴリを区別したり拒否したりできる。
• ドメイン一般化： 異なるソースや分布からのデータに適応できる。

#クロスモーダルモデルの台頭

最近では、さまざまなデータタイプを混ぜて訓練するモデルが人気になってきている。例えば、CLIPは画像とテキストのペアで訓練されたモデルで、コントラスト学習という方法を使っている。このモデルは特定の例を必要とせずに画像を認識するのが非常に得意だ。

もう一つのモデル、SAMは特定のカテゴリを必要とせずにオブジェクトのセグメンテーションやローカライゼーションが得意だ。ImageBindは異なるデータタイプを一つの空間にまとめ、さまざまなモダリティでの認識を改善する。

#拡散モデルの新しいトレンド

画像生成のために拡散ベースのモデルを用いることも注目されている。Stable Diffusionは、テキスト入力に基づいて画像を生成できる非常に使われているモデルだ。このモデルは、ファインチューニングや特定の処理を通じて個人的なデータに調整することもできる。

基盤モデルが人気を集める中で、大事な質問が浮かんでくる：画像認識や生成のために設計されたこれらのモデルは、他のタスクにも使えるのか？広範なデータで訓練されており、強力な認識能力を持つ彼らを別のアプリケーションに適応させるのは現実的に思えるし、実際の状況では価値がある。

#セグメンテーションタスクへの焦点

この記事では、事前訓練された基盤モデルがセグメンテーションタスクにどのように利用できるかを見ていく。セグメンテーションは、検出やローカライゼーションなど他のタスクにとって有益な情報を提供するから重要なんだ。

#ビジュアル・ランゲージモデル

CLIPやALIGNのようなビジョンとランゲージを組み合わせたモデルは、画像-テキストのペアで訓練されている。これらのモデルはゼロショット認識に強力な能力を持ち、オープンボキャブラリーセグメンテーションの研究につながっている。初期のセグメンテーション手法では、CLIPを使って追加のマスク生成モジュールなしでセグメンテーション出力を直接作成した。

例えば、LSegはピクセル埋め込みを使って、テキスト埋め込みでカテゴリを予測するんだ。別の方法、MaskCLIPはCLIPの出力をセグメンテーションのための潜在的なマスクとして利用する。最近の手法は一般的に２部構成になっていて、一方がマスクを生成し、もう一方がCLIPを使って予測を行う。いくつかのアプローチは両者をよりシームレスに組み合わせているが、Mask2Formerのようなものは訓練に時間がかかるがよく機能する。

#テキストから画像への拡散モデル

特にテキスト入力から画像を生成する拡散モデルに注目が集まっている。Stable Diffusionのようなモデルは素晴らしい結果を示していて、他のタスクにも適応できる。けれど、これらの生成モデルは認識のようなタスクに効果的に使えるのだろうか？

いくつかの方法では、拡散モデルをゼロショット分類に適応させ、CLIPのようなモデルと競合している。他にも、OIDSEやVPNのようなものは、セグメンテーションタスクに特定の機能を使用することに焦点を当てている。次のセクションでは、セグメンテーションタスクの具体的な内容に焦点を当てるよ。

#既存のアプローチの分析

#ビジュアル・ランゲージモデル分析

CLIPを参考にして、その特徴がセグメンテーションタスクにどう応用できるかを分析するよ。Grad-CAMを使って可視化することで、CLIPがオブジェクトをどれだけうまくローカライズするかがわかる。例えば、「車の写真」のようなプロンプトを使ったとき、モデルは効果的なセグメンテーションマップを作成する。この結果は、特徴がセグメンテーションのような他のタスクにも拡張できることを示しているんだ。

#テキストから画像への拡散モデル分析

ODISEの分析では、Stable Diffusionを使ったオープンボキャブラリーセグメンテーションの手法を見て、入力画像にノイズが追加されることがわかった。拡散モデルからの特徴は慎重に使う必要があって、ただ一つのタイムステップに依存すると出力の質が悪くなる可能性がある。ノイズ除去プロセスは通常、複数のステップを含み、良好な意味論とローカリゼーション情報を確保するために重要なんだ。

生成中のトークンのクロスアテンションを可視化したところ、ノイズを一度追加しただけで歪みが生じ、セグメンテーションの効果に影響を与えることがわかった。さらに、ODISEの異なるコンポーネントの寄与を評価するアブレーションスタディを行ったところ、UNetの特徴だけを使用してもそこそこのパフォーマンスを発揮していることがわかり、拡散モデルを利用する際にはより良い戦略が必要だと示唆される。

#結論

この記事では、基盤モデルをさまざまなダウンサンプタスク、特に認識やセグメンテーションに使おうとする最近の取り組みを examined してきた。多様なデータセットで訓練されたCLIPやStable Diffusionなどのモデルは、他のタスクに利用できる貴重な意味論とローカリゼーション情報を含んでいる。しかし、こうしたタスクに拡散モデルを展開するための現在の方法では効率が欠けていることが多い。改善の余地がたくさんあって、今後の研究が進展することに寄与できればいいなと思う。