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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09316v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 03:17:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:01.058797
• Title: Diffusion Models for Open-Vocabulary Segmentation
• Title（参考訳）: 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: OVDiffは、教師なしオープン語彙セグメンテーションに生成テキストから画像への拡散モデルを利用する新しい手法である。 トレーニング済みのコンポーネントのみに依存し、トレーニングなしで合成セグメンタを直接出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.02153797465324
• License:
• Abstract: Open-vocabulary segmentation is the task of segmenting anything that can be named in an image. Recently, large-scale vision-language modelling has led to significant advances in open-vocabulary segmentation, but at the cost of gargantuan and increasing training and annotation efforts. Hence, we ask if it is possible to use existing foundation models to synthesise on-demand efficient segmentation algorithms for specific class sets, making them applicable in an open-vocabulary setting without the need to collect further data, annotations or perform training. To that end, we present OVDiff, a novel method that leverages generative text-to-image diffusion models for unsupervised open-vocabulary segmentation. OVDiff synthesises support image sets for arbitrary textual categories, creating for each a set of prototypes representative of both the category and its surrounding context (background). It relies solely on pre-trained components and outputs the synthesised segmenter directly, without training. Our approach shows strong performance on a range of benchmarks, obtaining a lead of more than 5% over prior work on PASCAL VOC.
• Abstract（参考訳）: オープンボキャブラリセグメンテーション(Open-vocabulary segmentation)は、画像に名前をつけることができるものをセグメンテーションするタスクである。 近年、大規模視覚言語モデリングは、オープン語彙のセグメンテーションにおいて顕著な進歩をもたらしたが、ガーガントゥアンのコストと訓練とアノテーションの努力の増大に繋がった。 したがって、既存の基礎モデルを用いて、特定のクラスセットに対してオンデマンドで効率的なセグメンテーションアルゴリズムを合成できるかどうかを問う。 そこで本研究では,教師なしオープン語彙セグメンテーションのための生成テキスト・画像拡散モデルを活用する新しい手法であるOVDiffを提案する。 OVDiff合成は任意のテキストカテゴリのイメージセットをサポートし、各カテゴリとその周辺コンテキスト(背景)を表すプロトタイプのセットを作成する。 トレーニング済みのコンポーネントのみに依存し、トレーニングなしで合成セグメンタを直接出力する。 提案手法は, PASCAL VOCの先行研究よりも5%以上, 高い性能を示す。

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