論文の概要: CLIP is Also an Efficient Segmenter: A Text-Driven Approach for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09506v3
• Date: Thu, 23 Mar 2023 03:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 17:41:57.597741
• Title: CLIP is Also an Efficient Segmenter: A Text-Driven Approach for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: clipは効率的なセグメンタでもある:弱い教師付きセマンティックセグメンテーションのためのテキスト駆動アプローチ
• Authors: Yuqi Lin, Minghao Chen, Wenxiao Wang, Boxi Wu, Ke Li, Binbin Lin, Haifeng Liu, Xiaofei He
• Abstract要約: 本稿では,コントラスト言語-画像事前学習モデル(CLIP)が,画像レベルラベルのみを用いて異なるカテゴリをローカライズする可能性について検討する。 高品質なセグメンテーションマスクをCLIPから効率的に生成するために,CLIP-ESと呼ばれる新しいWSSSフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.208559353954833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised semantic segmentation (WSSS) with image-level labels is a challenging task. Mainstream approaches follow a multi-stage framework and suffer from high training costs. In this paper, we explore the potential of Contrastive Language-Image Pre-training models (CLIP) to localize different categories with only image-level labels and without further training. To efficiently generate high-quality segmentation masks from CLIP, we propose a novel WSSS framework called CLIP-ES. Our framework improves all three stages of WSSS with special designs for CLIP: 1) We introduce the softmax function into GradCAM and exploit the zero-shot ability of CLIP to suppress the confusion caused by non-target classes and backgrounds. Meanwhile, to take full advantage of CLIP, we re-explore text inputs under the WSSS setting and customize two text-driven strategies: sharpness-based prompt selection and synonym fusion. 2) To simplify the stage of CAM refinement, we propose a real-time class-aware attention-based affinity (CAA) module based on the inherent multi-head self-attention (MHSA) in CLIP-ViTs. 3) When training the final segmentation model with the masks generated by CLIP, we introduced a confidence-guided loss (CGL) focus on confident regions. Our CLIP-ES achieves SOTA performance on Pascal VOC 2012 and MS COCO 2014 while only taking 10% time of previous methods for the pseudo mask generation. Code is available at https://github.com/linyq2117/CLIP-ES.
• Abstract（参考訳）: 画像レベルのラベルを持つ弱教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)は難しい課題である。 主流のアプローチは多段階のフレームワークに従い、高いトレーニングコストに苦しむ。 本稿では,コントラスト言語-画像事前学習モデル (CLIP) が,画像レベルラベルのみを用いて,さらなるトレーニングを行わずに,異なるカテゴリをローカライズする可能性について検討する。 高品質なセグメンテーションマスクをCLIPから効率的に生成するために,CLIP-ESと呼ばれる新しいWSSSフレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、CLIPの特別な設計でWSSSの3つのステージをすべて改善します。 1) GradCAMにソフトマックス関数を導入し,CLIPのゼロショット機能を利用して,非ターゲットクラスやバックグラウンドによる混乱を抑制する。 一方、CLIPを最大限に活用するために、WSSS設定の下でテキスト入力を再発見し、シャープネスベースのプロンプト選択と同義融合という2つのテキスト駆動戦略をカスタマイズする。 2) CAM改善の段階を簡略化するため,CLIP-ViTにおけるMHSAに基づくリアルタイムクラス認識型アフィニティ(CAA)モジュールを提案する。 3)CLIPが生成したマスクを用いて最終セグメンテーションモデルをトレーニングする際,信頼性領域に着目した信頼誘導損失(CGL)を導入した。 私たちのCLIP-ESはPascal VOC 2012とMS COCO 2014のSOTA性能を達成し,従来の擬似マスク生成手法の10%の時間を要した。 コードはhttps://github.com/linyq2117/CLIP-ESで入手できる。

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