弱い監視でセマンティックセグメンテーションを進化させる
新しい方法は、未見のクラスに対して最小限のアノテーションでセグメンテーションを改善する。
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セマンティックセグメンテーションは、画像のすべてのピクセルを特定のクラスに分類することを目的としたコンピュータビジョンの分野だよ。ディープラーニングの進展により、この分野での性能向上のために多くの手法が開発されてきたけど、従来の手法は詳細なピクセルレベルのアノテーションを大量に必要とするから、コストがかかって時間もかかるんだ。対照的に、人間は一度も見たことのない新しいオブジェクトを認識して特定できるけど、これは人工モデルにとっては挑戦なんだよね。
新しいアプローチはオープンボキャブラリーセマンティックセグメンテーション（OVSS）に焦点を当てていて、モデルがトレーニングされていないオブジェクトを少ないアノテーションでセグメントすることが目標なんだ。これはゼロショットや少数ショットのセグメンテーション手法と似ていて、新しいクラスに対して少ないか全くトレーニングデータなしで動作させることを目指しているの。この記事では、詳細なピクセルアノテーションの代わりに基本的な画像レベルのラベルだけを必要とする弱い監督によるセマンティックセグメンテーションを可能にする統一フレームワークを紹介してるよ。
従来のセグメンテーションの課題
従来のセマンティックセグメンテーション手法は詳細なピクセルレベルのラベルに大きく依存してる。すべてのカテゴリに対してこれらのラベルを収集するのは実際には非現実的なことが多いんだ。その結果、モデルが見たクラスから見ていないクラスへの知識を一般化する方法を見つけることに関心が高まっているよ。モデルは限られたトレーニングデータで新しいクラスでうまくパフォーマンスを発揮できる必要があるんだ。
オープンボキャブラリーセマンティックセグメンテーション
オープンボキャブラリーセマンティックセグメンテーション（OVSS）は、より効率的なアノテーション手法の必要性に対処することを目指してる。この概念は、トレーニングデータに必ずしも存在しない任意のオブジェクトをセグメントすることに焦点を当ててるよ。ゼロショットセグメンテーション（ZSS）や少数ショットセグメンテーション（FSS）といったタスクも含まれていて、ZSSはモデルが知られたクラスのセットでトレーニングされた後、新しいクラスを認識することを期待しているし、FSSはトレーニング中に新しいクラスのいくつかの例を許可するんだ。
セグメンテーションにおける弱い監督
弱い監督のセグメンテーション手法は、詳細なアノテーションを取得する負担を軽減しようとするもので、ピクセルレベルのラベルの代わりに画像タグ、バウンディングボックス、落書きといった簡単な弱いラベルを利用してる。目標は、広範囲なアノテーションなしで、モデルに有用な特徴を学ばせるのに十分な情報を提供することだよ。
この論文では、より効率的で実用的な新しい弱い監督のセマンティックセグメンテーション手法を提案していて、見たクラスと見ていないクラス両方の画像レベルのラベルを使用することで、モデルがより良く一般化し、新しいクラスで効果的にパフォーマンスを発揮できるようになるんだ。
提案された方法
提案されたアプローチはWeakly-Supervised Language-Guided Segmentation Network（WLSegNet）と呼ばれていて、いくつかの主要なコンポーネントがあるよ：
コンテキスト学習：WLSegNetは、クラスプロンプトを画像特徴にマッピングするためのコンテキストベクトルを学習するんだ。これらのコンテキストベクトルは、見たクラスに過剰適合するのを避けて、見ていないクラスでのパフォーマンスを向上させるように設計されてるよ。
タスクのデカップリング：この手法は、弱い監督によるセグメンテーションとゼロショットセグメンテーションのタスクを分離しているの。これにより、モデルは見たクラスから学びつつ、見ていないクラスにも一般化できるんだ。
効率的なプロンプト学習：手法には、新しいクラスに適応できるプロンプトを生成し、計算時間を削減するための平均インスタンスを考慮したプロンプト学習戦略が組み込まれてるよ。
ファインチューニング不要：WLSegNetはファインチューニングや外部データセットを必要とせずに動作できるから、実用的に利用しやすくスケーラブルなんだ。
実験の設定
この手法は、PASCAL VOCやMS COCOなどよく使われるデータセットでテストされたよ。実験では、フィールドで一般的に使用されるさまざまな評価指標を使ってモデルのパフォーマンスを評価したんだ。
データセット
PASCAL VOC：このデータセットは、さまざまなクラスが含まれるラベル付けされた画像で構成されてる。実験では、いくつかのクラスがトレーニングに使われ、他のクラスはテスト用に取っておかれたんだ。
MS COCO：PASCAL VOCと似ていて、このデータセットも複数のクラスにわたるアノテーション付きの大量の画像が含まれてるよ。
評価指標
WLSegNetのパフォーマンスは、いくつかの評価指標を通じて既存の手法と比較された。これらの指標は、モデルが新しいクラスを特定しセグメントする能力を定量化するのに役立つんだ。
実験結果
結果は、WLSegNetが既存の弱い監督手法に対して大幅に優れていることを示したよ。ゼロショットと少数ショットのセグメンテーション設定の両方で高い精度を達成したんだ。
ゼロショットセグメンテーション
ゼロショット設定では、モデルが見たクラスと見ていないクラスの両方に画像をセグメントできた。評価では、WLSegNetが明示的にトレーニングされていない新しいクラスを効果的に特定できることが示されたよ。
少数ショットセグメンテーション
少数ショットセグメンテーションタスクでは、WLSegNetは新しいクラスの例がいくつかあるだけでも非常によくパフォーマンスを発揮した。他のベースライン手法に対しても大幅な改善を示したよ。
クロスデータセットパフォーマンス
WLSegNetは異なるデータセットでもテストされ、競争力のあるパフォーマンスを維持した。これにより、異なるデータセットに適応する能力があることが示されたんだ。
定性的分析
セグメントマスクの視覚的な検査により、手法が実際にどれだけうまく機能しているかを知ることができた。WLSegNetからの出力は、他の手法が苦労するような厳しい状況でも、さまざまなオブジェクトのセグメンテーションが明確で正確であることを示してたよ。
結論
結論として、提案されたWeakly-Supervised Language-Guided Segmentation Network（WLSegNet）は、特にラベルデータが不足している状況でセマンティックセグメンテーションのための価値ある方法を示しているよ。弱い監督に依存しつつ、見ていないクラスに一般化できる能力は、実世界のシナリオでセマンティックセグメンテーションを適用する新たな機会を開くんだ。
この研究は、この分野の知識の蓄積に寄与するだけでなく、将来の研究の基盤にもなるんだ。データ効率の良いアプローチに焦点を当てることで、広範囲なアノテーションの高いコストなしでパフォーマンスの良いインテリジェントなモデルを作ることを目指しているよ。
タイトル: A Language-Guided Benchmark for Weakly Supervised Open Vocabulary Semantic Segmentation
概要: Increasing attention is being diverted to data-efficient problem settings like Open Vocabulary Semantic Segmentation (OVSS) which deals with segmenting an arbitrary object that may or may not be seen during training. The closest standard problems related to OVSS are Zero-Shot and Few-Shot Segmentation (ZSS, FSS) and their Cross-dataset variants where zero to few annotations are needed to segment novel classes. The existing FSS and ZSS methods utilize fully supervised pixel-labelled seen classes to segment unseen classes. Pixel-level labels are hard to obtain, and using weak supervision in the form of inexpensive image-level labels is often more practical. To this end, we propose a novel unified weakly supervised OVSS pipeline that can perform ZSS, FSS and Cross-dataset segmentation on novel classes without using pixel-level labels for either the base (seen) or the novel (unseen) classes in an inductive setting. We propose Weakly-Supervised Language-Guided Segmentation Network (WLSegNet), a novel language-guided segmentation pipeline that i) learns generalizable context vectors with batch aggregates (mean) to map class prompts to image features using frozen CLIP (a vision-language model) and ii) decouples weak ZSS/FSS into weak semantic segmentation and Zero-Shot segmentation. The learned context vectors avoid overfitting on seen classes during training and transfer better to novel classes during testing. WLSegNet avoids fine-tuning and the use of external datasets during training. The proposed pipeline beats existing methods for weak generalized Zero-Shot and weak Few-Shot semantic segmentation by 39 and 3 mIOU points respectively on PASCAL VOC and weak Few-Shot semantic segmentation by 5 mIOU points on MS COCO. On a harder setting of 2-way 1-shot weak FSS, WLSegNet beats the baselines by 13 and 22 mIOU points on PASCAL VOC and MS COCO, respectively.
著者: Prashant Pandey, Mustafa Chasmai, Monish Natarajan, Brejesh Lall
最終更新: 2023-02-27 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2302.14163
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2302.14163
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。
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