論文の概要: Repurposing SAM for User-Defined Semantics Aware Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02420v2
• Date: Wed, 02 Apr 2025 05:00:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:18.963435
• Title: Repurposing SAM for User-Defined Semantics Aware Segmentation
• Title（参考訳）: セグメンテーションを考慮したユーザ定義セマンティクスのためのSAMの再利用
• Authors: Rohit Kundu, Sudipta Paul, Arindam Dutta, Amit K. Roy-Chowdhury,
• Abstract要約: SAMに意味認識を付与する新しいフレームワークであるU-SAMを提案する。 U-SAMは、テストデータディストリビューションのラベル付き/ラベルなしサンプルを必要とせずに、画像にピクセルレベルのセマンティックアノテーションを提供する。 We evaluate U-SAM on PASCAL VOC 2012 and MSCOCO-80, achieve significant mIoU improve of +17.95% and +520%。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.88643687043431
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) excels at generating precise object masks from input prompts but lacks semantic awareness, failing to associate its generated masks with specific object categories. To address this limitation, we propose U-SAM, a novel framework that imbibes semantic awareness into SAM, enabling it to generate targeted masks for user-specified object categories. Given only object class names as input from the user, U-SAM provides pixel-level semantic annotations for images without requiring any labeled/unlabeled samples from the test data distribution. Our approach leverages synthetically generated or web crawled images to accumulate semantic information about the desired object classes. We then learn a mapping function between SAM's mask embeddings and object class labels, effectively enhancing SAM with granularity-specific semantic recognition capabilities. As a result, users can obtain meaningful and targeted segmentation masks for specific objects they request, rather than generic and unlabeled masks. We evaluate U-SAM on PASCAL VOC 2012 and MSCOCO-80, achieving significant mIoU improvements of +17.95% and +5.20%, respectively, over state-of-the-art methods. By transforming SAM into a semantically aware segmentation model, U-SAM offers a practical and flexible solution for pixel-level annotation across diverse and unseen domains in a resource-constrained environment.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) は、入力プロンプトから正確なオブジェクトマスクを生成するのに優れるが、意味的認識に欠け、生成されたマスクと特定のオブジェクトカテゴリを関連付けることができない。 この制限に対処するため,本研究では,SAMに意味認識を付与する新しいフレームワークであるU-SAMを提案する。 ユーザからの入力としてオブジェクトクラス名のみを与えられた場合、U-SAMはテストデータディストリビューションからラベル付き/ラベルなしのサンプルを必要とせずに、画像にピクセルレベルのセマンティックアノテーションを提供する。 提案手法では, 合成画像やWebクローリング画像を利用して, 所望のオブジェクトクラスに関するセマンティック情報を蓄積する。 次に、SAMのマスク埋め込みとオブジェクトクラスラベルのマッピング機能を学び、粒度固有の意味認識機能でSAMを効果的に強化する。 その結果、ユーザーは汎用的でラベル付けされていないマスクではなく、要求する特定のオブジェクトに対して意味のある、ターゲットのセグメンテーションマスクを得ることができる。 PASCAL VOC 2012 と MSCOCO-80 の U-SAM の評価を行い,mIoU の改善は,最先端の手法に比べて,+17.95% と +5.20% であった。 SAMを意味的に認識されたセグメンテーションモデルに変換することで、U-SAMはリソース制約のある環境において、多種多様な未確認領域にまたがるピクセルレベルのアノテーションに対して実用的で柔軟なソリューションを提供する。

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