論文の概要: Personalize Segment Anything Model with One Shot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03048v2
• Date: Wed, 4 Oct 2023 01:15:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 18:43:01.014415
• Title: Personalize Segment Anything Model with One Shot
• Title（参考訳）: 1ショットでモデルをパーソナライズする
• Authors: Renrui Zhang, Zhengkai Jiang, Ziyu Guo, Shilin Yan, Junting Pan, Xianzheng Ma, Hao Dong, Peng Gao, Hongsheng Li
• Abstract要約: 我々は,Segment Anything Model (SAM) のためのトレーニング不要なパーソナライズ手法を提案する。 PerSAMは、参照マスクを持つ1つのイメージしか持たないため、最初にターゲットのコンセプトを以前のロケーションでローカライズする。 PerSAMは、ターゲット誘導された注意、ターゲットセマンティックなプロンプト、そしてカスケードされたポストリファインメントという3つのテクニックを通じて、他の画像やビデオにセグメントする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.54453744941516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driven by large-data pre-training, Segment Anything Model (SAM) has been demonstrated as a powerful and promptable framework, revolutionizing the segmentation models. Despite the generality, customizing SAM for specific visual concepts without man-powered prompting is under explored, e.g., automatically segmenting your pet dog in different images. In this paper, we propose a training-free Personalization approach for SAM, termed as PerSAM. Given only a single image with a reference mask, PerSAM first localizes the target concept by a location prior, and segments it within other images or videos via three techniques: target-guided attention, target-semantic prompting, and cascaded post-refinement. In this way, we effectively adapt SAM for private use without any training. To further alleviate the mask ambiguity, we present an efficient one-shot fine-tuning variant, PerSAM-F. Freezing the entire SAM, we introduce two learnable weights for multi-scale masks, only training 2 parameters within 10 seconds for improved performance. To demonstrate our efficacy, we construct a new segmentation dataset, PerSeg, for personalized evaluation, and test our methods on video object segmentation with competitive performance. Besides, our approach can also enhance DreamBooth to personalize Stable Diffusion for text-to-image generation, which discards the background disturbance for better target appearance learning. Code is released at https://github.com/ZrrSkywalker/Personalize-SAM
• Abstract（参考訳）: 大規模データの事前トレーニングによって、セグメント化モデル(sam)は強力で迅速なフレームワークとして実証され、セグメンテーションモデルに革命をもたらした。 一般性にもかかわらず、人力プロンプトなしで特定の視覚概念のためにSAMをカスタマイズすることは、例えば、あなたのペット犬を異なる画像に自動的に分割するなど、検討されている。 本稿では, PerSAM と呼ばれる SAM の学習自由なパーソナライズ手法を提案する。 参照マスクのある1枚の画像だけを与えられると、persamはまず、ターゲットのコンセプトを以前の位置でローカライズし、それを他の画像やビデオに3つの技術(ターゲットガイドによる注意、ターゲット・セマンティクス・プロンプト、カスケード後の再定義)で分割する。 このように、SAMをトレーニングなしでプライベートな用途に効果的に適用する。 さらにマスクのあいまいさを軽減するため、効率の良いワンショット微調整変種PerSAM-Fを提案する。 SAM全体を凍結し、マルチスケールマスクに2つの学習可能な重みを導入し、性能向上のために10秒以内に2つのパラメータをトレーニングするのみである。 本手法の有効性を示すために,パーソナライズ評価のための新しいセグメンテーションデータセットpersegを構築し,競合する性能でビデオオブジェクトセグメンテーションの手法をテストする。 さらに,本手法は,テキストから画像への拡散を安定的にパーソナライズするためにdreamboothも強化する。 コードはhttps://github.com/zrrskywalker/personalize-samでリリース

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