論文の概要: ICPC: Instance-Conditioned Prompting with Contrastive Learning for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07078v1
• Date: Mon, 14 Aug 2023 11:21:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 13:26:50.124164
• Title: ICPC: Instance-Conditioned Prompting with Contrastive Learning for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ICPC:セマンティックセグメンテーションのためのコントラスト学習によるインスタンス記述型プロンプト
• Authors: Chaohui Yu, Qiang Zhou, Zhibin Wang, Fan Wang
• Abstract要約: 最近の研究は、知識をCLIPから素早い学習を通して意味的セグメンテーションに移行することで、有望なパフォーマンスを実現することができることを示している。 設計と損失関数の2つの側面から視覚テキストアライメントの質を向上させることに注力する。 我々は、視覚とテキストの埋め込みのアライメントを洗練させるために、アライメント誘導によるコントラスト損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.25673603166731
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern supervised semantic segmentation methods are usually finetuned based on the supervised or self-supervised models pre-trained on ImageNet. Recent work shows that transferring the knowledge from CLIP to semantic segmentation via prompt learning can achieve promising performance. The performance boost comes from the feature enhancement with multimodal alignment, i.e., the dot product between vision and text embeddings. However, how to improve the multimodal alignment for better transfer performance in dense tasks remains underexplored. In this work, we focus on improving the quality of vision-text alignment from two aspects of prompting design and loss function, and present an instance-conditioned prompting with contrastive learning (ICPC) framework. First, compared with the static prompt designs, we reveal that dynamic prompting conditioned on image content can more efficiently utilize the text encoder for complex dense tasks. Second, we propose an align-guided contrastive loss to refine the alignment of vision and text embeddings. We further propose lightweight multi-scale alignment for better performance. Extensive experiments on three large-scale datasets (ADE20K, COCO-Stuff10k, and ADE20K-Full) demonstrate that ICPC brings consistent improvements across diverse backbones. Taking ResNet-50 as an example, ICPC outperforms the state-of-the-art counterpart by 1.71%, 1.05%, and 1.41% mIoU on the three datasets, respectively.
• Abstract（参考訳）: 現代の教師付きセマンティックセグメンテーション法は通常、ImageNetで事前訓練された教師付きまたは自己教師付きモデルに基づいて微調整される。 近年の研究では,クリップからプロンプト・ラーニングによる意味セグメンテーションへの知識の伝達が有望な性能を達成できることが示されている。 パフォーマンス向上は,マルチモーダルアライメントによる機能拡張,すなわち視覚とテキスト埋め込み間のドット生成によるものだ。 しかし,高密度タスクにおける伝達性能向上のためのマルチモーダルアライメントの改善方法はまだ未検討である。 本研究では,デザインと損失関数の2つの側面から視覚テキストアライメントの品質向上に焦点をあて,コントラスト学習(icpc)フレームワークを用いたインスタンスコンディションプロンプトを提案する。 まず,静的プロンプト設計と比較して,画像コンテンツに条件づけられた動的プロンプトが複雑なタスクに対してより効率的にテキストエンコーダを活用できることを明らかにする。 第2に,視覚とテキスト埋め込みのアライメントを洗練するために,アライメントガイドによるコントラスト損失を提案する。 さらに,性能向上のための軽量なマルチスケールアライメントを提案する。 3つの大規模なデータセット(ADE20K、COCO-Stuff10k、ADE20K-Full)に対する大規模な実験は、ICPCがさまざまなバックボーンに一貫した改善をもたらすことを示した。 ResNet-50を例として挙げると、ICPCは3つのデータセットでそれぞれ1.71%、1.05%、1.41%のmIoUで最先端である。

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