Utilizando Modelos de Fundamento para Tarefas de Segmentação

Nos últimos anos, modelos grandes treinados com vários tipos de dados, conhecidos como modelos fundamentais, mostraram grande sucesso em diversas áreas, especialmente em reconhecer e gerar imagens. Enquanto esses modelos mandam bem nas suas tarefas originais, ainda não tá certo se eles conseguem ser usados efetivamente em outras tarefas. Este artigo explora como esses modelos podem ser utilizados em tarefas de reconhecimento denso, focando especificamente na segmentação, que é o processo de identificar diferentes partes de uma imagem.

#Sucesso dos Modelos de Aprendizado Profundo

Modelos de aprendizado profundo treinados com grandes quantidades de dados rotulados dominaram quase todas as tarefas de visão computacional nas últimas décadas. Esses modelos são feras em tarefas de aprendizado supervisionado, mas os pesquisadores também estão explorando outras maneiras de melhorar as habilidades dos modelos, incluindo:

• Aprendizado Auto-Supervisionado: Esse método ajuda os modelos a aprenderem características fortes usando apenas dados não rotulados.
• Aprendizado de conjunto aberto: Isso permite que os modelos consigam distinguir ou rejeitar novas categorias que nunca viram antes.
• Generalização de domínio: Isso ajuda os modelos a se adaptarem a dados que vêm de diferentes fontes ou distribuições.

#A Ascensão dos Modelos Cruzados

Recentemente, treinar modelos com uma mistura de diferentes tipos de dados ficou mais popular. Por exemplo, o CLIP é um modelo treinado com pares de imagens e textos usando um método chamado aprendizado contrastivo. Esse modelo se sai muito bem em reconhecer imagens sem precisar de exemplos específicos.

Outro modelo, chamado SAM, é bom em segmentar e localizar objetos sem precisar de categorias específicas. O ImageBind combina diferentes tipos de dados em um só espaço, melhorando o reconhecimento nas várias modalidades.

#Modelos de Difusão como uma Nova Tendência

Outra área empolgante de pesquisa é o uso de modelos baseados em difusão para geração de imagens. O Stable Diffusion é um modelo amplamente utilizado que consegue criar imagens com base em entradas de texto. Esse modelo também pode ser ajustado para dados pessoais através de fine-tuning ou processamento específico.

À medida que os modelos fundamentais ganham popularidade, uma pergunta chave surge: será que esses modelos, que foram originalmente projetados para reconhecimento ou geração de imagens, podem ser usados em outras tarefas também? Dado que eles são treinados com dados extensos e oferecem habilidades de reconhecimento fortes, parece viável adaptá-los para diferentes aplicações, o que é valioso em situações do mundo real.

#Foco em Tarefas de Segmentação

Este artigo analisa como os modelos fundamentais pré-treinados podem ser utilizados para tarefas de segmentação. A segmentação é vital porque fornece informações úteis para outras tarefas, como detecção e localização.

#Modelos Visuais-Linguísticos

Modelos como CLIP e ALIGN, que combinam visão e linguagem, são treinados com pares de imagem-texto. Esses modelos têm uma forte capacidade de reconhecimento zero-shot, levando a novas pesquisas em Segmentação de Vocabulário Aberto. Métodos de segmentação iniciais usaram o CLIP para criar diretamente saídas de segmentação sem precisar de módulos adicionais para geração de máscara.

Por exemplo, o LSeg trabalha diretamente com embeddings de pixel, prevendo categorias com embeddings de texto. Outro método, o MaskCLIP, usa a saída do CLIP como potenciais máscaras para segmentação. Métodos recentes geralmente envolvem um sistema de duas partes: uma parte gera máscaras, e a outra parte envolve o CLIP para previsões. Algumas abordagens combinam as duas de maneira mais tranquila, enquanto outras como o Mask2Former demoram mais para treinar, mas têm um desempenho bom.

#Modelos de Difusão Texto-para-Imagens

Modelos de difusão, especialmente para gerar imagens a partir de entradas de texto, estão ganhando atenção. Modelos como o Stable Diffusion mostraram resultados impressionantes e podem até ser adaptados para outras tarefas. Mas, será que esses modelos geradores podem ser usados efetivamente para tarefas como reconhecimento?

Alguns métodos adaptaram modelos de difusão para classificação zero-shot, competindo com modelos como o CLIP. Outros, como OIDSE e VPN, focam em usar características específicas dos modelos de difusão para tarefas como segmentação. Nas seções seguintes, vamos focar nos detalhes das tarefas de segmentação.

#Análise das Abordagens Existentes

#Análise de Modelos Visuais-Linguísticos

Tomando o CLIP como referência, analisamos como suas características podem ser aplicadas nas tarefas de segmentação. Usando Grad-CAM para visualização, podemos ver como o CLIP localiza bem os objetos. Por exemplo, ao usar prompts como "uma foto de um carro", o modelo cria mapas de segmentação eficazes. Essas descobertas mostram que as características podem ser ampliadas para outras tarefas como segmentação.

#Análise de Modelos de Difusão Texto-para-Imagens

Na nossa análise do ODISE, um método que usa o Stable Diffusion para segmentação de vocabulário aberto, vemos que ruído é adicionado à imagem de entrada. As características do modelo de difusão precisam ser usadas com cuidado, porque confiar em apenas um passo no tempo pode levar a saídas de má qualidade. O processo de remoção de ruído, geralmente envolvendo múltiplas etapas, é crucial para refinar as características e garantir boas informações semânticas e de localização.

Visualizamos a atenção cruzada dos tokens durante a geração e encontramos que adicionar ruído uma vez causou distorções, impactando a eficácia da segmentação. Além disso, realizamos estudos de ablação para avaliar as contribuições de diferentes componentes no ODISE. Os resultados mostraram que simplesmente usar as características do UNet sem melhorias forneceu um desempenho decente, sugerindo a necessidade de estratégias melhores ao usar modelos de difusão.

#Conclusão

Neste artigo, examinamos esforços recentes para usar modelos fundamentais em várias tarefas downstream, especificamente em reconhecimento e segmentação. Modelos como CLIP e Stable Diffusion, treinados em conjuntos de dados diversos, contêm informações semânticas e de localização valiosas que podem ser usadas para outras tarefas. No entanto, os métodos atuais para implantar modelos de difusão para essas tarefas muitas vezes carecem de eficiência. Há muito espaço para melhorias, e esperamos que este trabalho possa contribuir para avançar a pesquisa futura nesta área.