論文の概要: DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01518v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 18:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 14:09:57.562442
• Title: DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting
• Title（参考訳）: DenseCLIP: コンテキスト対応プロンプトによる言語ガイドによるDense予測
• Authors: Yongming Rao, Wenliang Zhao, Guangyi Chen, Yansong Tang, Zheng Zhu, Guan Huang, Jie Zhou, Jiwen Lu
• Abstract要約: 本稿では,CLIPから事前学習した知識を暗黙的かつ明示的に活用することで,高密度予測のための新しい枠組みを提案する。 具体的には,CLIPにおける元の画像テキストマッチング問題を画素テキストマッチング問題に変換し,画素テキストスコアマップを用いて高密度予測モデルの学習を指導する。 本手法は,任意の密集予測システムや種々の事前学習された視覚バックボーンに適用可能な,モデルに依存しない手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.56988987393483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress has shown that large-scale pre-training using contrastive image-text pairs can be a promising alternative for high-quality visual representation learning from natural language supervision. Benefiting from a broader source of supervision, this new paradigm exhibits impressive transferability to downstream classification tasks and datasets. However, the problem of transferring the knowledge learned from image-text pairs to more complex dense prediction tasks has barely been visited. In this work, we present a new framework for dense prediction by implicitly and explicitly leveraging the pre-trained knowledge from CLIP. Specifically, we convert the original image-text matching problem in CLIP to a pixel-text matching problem and use the pixel-text score maps to guide the learning of dense prediction models. By further using the contextual information from the image to prompt the language model, we are able to facilitate our model to better exploit the pre-trained knowledge. Our method is model-agnostic, which can be applied to arbitrary dense prediction systems and various pre-trained visual backbones including both CLIP models and ImageNet pre-trained models. Extensive experiments demonstrate the superior performance of our methods on semantic segmentation, object detection, and instance segmentation tasks. Code is available at https://github.com/raoyongming/DenseCLIP
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩により、コントラッシブな画像テキストペアを用いた大規模事前学習が、自然言語による高品質な視覚表現学習の代替となることが示されている。 より広い監督の源から恩恵を受けるこの新しいパラダイムは、下流の分類タスクやデータセットへの印象的な転送性を示している。 しかし、画像テキストペアからより複雑な密集予測タスクに知識を移すという問題はほとんど見つからなかった。 本稿では,CLIPの事前学習知識を暗黙的かつ明示的に活用することで,高密度予測のための新しいフレームワークを提案する。 具体的には,CLIPにおける元の画像テキストマッチング問題を画素テキストマッチング問題に変換し,画素テキストスコアマップを用いて高密度予測モデルの学習を指導する。 画像からの文脈情報をさらに活用して言語モデルを促すことで、事前学習した知識をよりうまく活用することが可能になる。 この手法は,任意の密集予測システムや,CLIPモデルやImageNet事前学習モデルなど,様々な事前学習された視覚バックボーンに適用できる。 広範な実験により,セマンティクスセグメンテーション,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーションタスクにおいて,提案手法の優れた性能を示す。 コードはhttps://github.com/raoyongming/DenseCLIPで入手できる。

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