論文の概要: ZegOT: Zero-shot Segmentation Through Optimal Transport of Text Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12171v2
• Date: Tue, 30 May 2023 13:46:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 01:47:43.688297
• Title: ZegOT: Zero-shot Segmentation Through Optimal Transport of Text Prompts
• Title（参考訳）: ZegOT: テキストプロンプトの最適輸送によるゼロショットセグメンテーション
• Authors: Kwanyoung Kim, Yujin Oh, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 本稿では,ZegOT法によるZero-shotセグメンテーションを提案する。 MPOTは、複数のテキストプロンプトと凍結したイメージエンコーダ隠されたレイヤの視覚的特徴マップの間の最適なマッピングを学ぶように設計されている。 提案手法は,既存のゼロショットセマンティック・ザ・アート(ZS3)アプローチに対して,最先端(SOTA)性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.14796120215464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent success of large-scale Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) has led to great promise in zero-shot semantic segmentation by transferring image-text aligned knowledge to pixel-level classification. However, existing methods usually require an additional image encoder or retraining/tuning the CLIP module. Here, we propose a novel Zero-shot segmentation with Optimal Transport (ZegOT) method that matches multiple text prompts with frozen image embeddings through optimal transport. In particular, we introduce a novel Multiple Prompt Optimal Transport Solver (MPOT), which is designed to learn an optimal mapping between multiple text prompts and visual feature maps of the frozen image encoder hidden layers. This unique mapping method facilitates each of the multiple text prompts to effectively focus on distinct visual semantic attributes. Through extensive experiments on benchmark datasets, we show that our method achieves the state-of-the-art (SOTA) performance over existing Zero-shot Semantic Segmentation (ZS3) approaches.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模コントラスト言語-画像事前学習(clip)の成功は、画像テキストに整合した知識をピクセルレベルの分類に移すことで、ゼロショット意味セグメンテーションにおいて大きな期待を呼んでいる。 しかし、既存のメソッドは通常、追加のイメージエンコーダやCLIPモジュールの再トレーニング/チューニングを必要とする。 本稿では,複数のテキストプロンプトと凍結画像埋め込みを最適なトランスポートでマッチングする,最適なトランスポート(zegot)方式によるゼロショットセグメンテーションを提案する。 特に,複数のテキストプロンプトと凍結画像エンコーダ隠れレイヤの視覚的特徴マップ間の最適なマッピングを学習するために設計された,新しい多重プロンプト最適トランスポートソルバ(mpot)を提案する。 このユニークなマッピング手法により、複数のテキストプロンプトのそれぞれが、視覚的なセマンティクス属性に効果的に集中することができる。 ベンチマークデータセットの広範な実験を通じて,既存のゼロショットセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス(ZS3)アプローチよりも最先端(SOTA)の性能を実現することを示す。

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