論文の概要: Diffusion Models for Zero-Shot Open-Vocabulary Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09316v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 17:51:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 13:15:11.759411
• Title: Diffusion Models for Zero-Shot Open-Vocabulary Segmentation
• Title（参考訳）: ゼロショット開語彙セグメンテーションのための拡散モデル
• Authors: Laurynas Karazija, Iro Laina, Andrea Vedaldi, Christian Rupprecht
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショット開語彙セグメンテーションのための新しい手法を提案する。 我々は,大規模テキスト・画像拡散モデルの生成特性を利用して,支援画像の集合をサンプリングする。 提案手法は,既存の事前学習型自己教師型特徴抽出器を自然言語で抽出するのに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.25882784890456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The variety of objects in the real world is nearly unlimited and is thus impossible to capture using models trained on a fixed set of categories. As a result, in recent years, open-vocabulary methods have attracted the interest of the community. This paper proposes a new method for zero-shot open-vocabulary segmentation. Prior work largely relies on contrastive training using image-text pairs, leveraging grouping mechanisms to learn image features that are both aligned with language and well-localised. This however can introduce ambiguity as the visual appearance of images with similar captions often varies. Instead, we leverage the generative properties of large-scale text-to-image diffusion models to sample a set of support images for a given textual category. This provides a distribution of appearances for a given text circumventing the ambiguity problem. We further propose a mechanism that considers the contextual background of the sampled images to better localise objects and segment the background directly. We show that our method can be used to ground several existing pre-trained self-supervised feature extractors in natural language and provide explainable predictions by mapping back to regions in the support set. Our proposal is training-free, relying on pre-trained components only, yet, shows strong performance on a range of open-vocabulary segmentation benchmarks, obtaining a lead of more than 10% on the Pascal VOC benchmark.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のオブジェクトの多様性はほぼ無限であり、固定されたカテゴリでトレーニングされたモデルを使ってキャプチャすることは不可能である。 その結果,近年,オープン語彙の手法がコミュニティの関心を集めている。 本稿では,ゼロショットオープンボキャブラリーセグメンテーションの新しい手法を提案する。 以前の作業は、画像とテキストのペアを使った対照的なトレーニングに大きく依存しており、グループ化機構を活用して、言語に整合した画像の特徴を学習する。 しかし、類似のキャプションを持つ画像の視覚的外観が異なるため、曖昧さが伴う。 代わりに、大規模テキスト画像拡散モデルの生成特性を利用して、与えられたテキストカテゴリに対するサポート画像の集合をサンプリングする。 これは、曖昧性問題を回避する所定のテキストの外観の分布を提供する。 さらに,サンプル画像のコンテキスト背景を考慮し,オブジェクトのローカライズを向上し,背景を直接分割する機構を提案する。 提案手法は,既存の学習済みの自己教師付き特徴抽出器を自然言語に接地し,サポートセット内の領域にマッピングすることで説明可能な予測を提供する。 提案手法はトレーニング不要で,事前学習されたコンポーネントのみに依存するが,オープン語彙セグメンテーションベンチマークでは高い性能を示し,Pascal VOCベンチマークでは10%以上のリードが得られた。

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