論文の概要: SAM-PARSER: Fine-tuning SAM Efficiently by Parameter Space Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14604v3
• Date: Mon, 18 Dec 2023 07:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 23:08:52.519622
• Title: SAM-PARSER: Fine-tuning SAM Efficiently by Parameter Space Reconstruction
• Title（参考訳）: SAM-PARSER:パラメータ空間再構成によるファインチューニングSAM
• Authors: Zelin Peng, Zhengqin Xu, Zhilin Zeng, Xiaokang Yang, Wei Shen
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は、画像中のオブジェクトのセグメンテーションに強力で汎用的なソリューションを提供するため、注目されている。 パラメータ空間再構成(SAM-PARSER)によるSAMの微調整を効率的に行うことを提案する。 行列分解により基底を求め、その係数を微調整し、基底の最適線形結合により新しいシナリオに合わせたパラメータ空間を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.871596866809725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Segment Anything Model (SAM) has received remarkable attention as it offers a powerful and versatile solution for object segmentation in images. However, fine-tuning SAM for downstream segmentation tasks under different scenarios remains a challenge, as the varied characteristics of different scenarios naturally requires diverse model parameter spaces. Most existing fine-tuning methods attempt to bridge the gaps among different scenarios by introducing a set of new parameters to modify SAM's original parameter space. Unlike these works, in this paper, we propose fine-tuning SAM efficiently by parameter space reconstruction (SAM-PARSER), which introduce nearly zero trainable parameters during fine-tuning. In SAM-PARSER, we assume that SAM's original parameter space is relatively complete, so that its bases are able to reconstruct the parameter space of a new scenario. We obtain the bases by matrix decomposition, and fine-tuning the coefficients to reconstruct the parameter space tailored to the new scenario by an optimal linear combination of the bases. Experimental results show that SAM-PARSER exhibits superior segmentation performance across various scenarios, while reducing the number of trainable parameters by $\approx 290$ times compared with current parameter-efficient fine-tuning methods.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)は、画像中のオブジェクトのセグメンテーションに強力で汎用的なソリューションを提供するため、注目されている。 しかし、異なるシナリオにおける下流セグメンテーションタスクのための微調整SAMは、様々なシナリオの特徴が自然に多様なモデルパラメータ空間を必要とするため、依然として課題である。 既存の微調整手法の多くは、SAMの元々のパラメータ空間を変更するための新しいパラメータセットを導入することで、異なるシナリオ間のギャップを埋めようとしている。 本稿では,パラメータ空間再構成 (SAM-PARSER) により, 微調整時のほぼゼロなパラメータを導入し, SAMを効率的に微調整する手法を提案する。 SAM-PARSER では,SAM の原パラメータ空間は比較的完全であり,その基底が新しいシナリオのパラメータ空間を再構成することができると仮定する。 行列分解により基底を求め、その係数を微調整し、基底の最適線形結合により新しいシナリオに合わせたパラメータ空間を再構成する。 実験の結果,SAM-PARSERは様々なシナリオにおいて優れたセグメンテーション性能を示し,既存のパラメータ効率の微調整法と比較してトレーニング可能なパラメータの数を290ドル程度削減できることがわかった。

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