論文の概要: A Novel Benchmark for Few-Shot Semantic Segmentation in the Era of
Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11311v1
- Date: Sat, 20 Jan 2024 19:50:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 17:07:25.510241
- Title: A Novel Benchmark for Few-Shot Semantic Segmentation in the Era of
Foundation Models
- Title(参考訳): 基礎モデルにおけるFew-Shot Semantic Segmentationの新しいベンチマーク
- Authors: Reda Bensaid, Vincent Gripon, Fran\c{c}ois Leduc-Primeau, Lukas Mauch,
Ghouthi Boukli Hacene, Fabien Cardinaux
- Abstract要約: DINO V2, Segment Anything, CLIP, Masked AutoEncoders, COCOデータセットで事前トレーニングされた簡単なResNet50について検討した。
本研究は,新しいセグメンテーションタスクへの適応性に着目し,少数のセグメンテーション画像のみを活用する。
本研究は,適応技術自体の複雑さよりも,頑健な特徴抽出器を選択することの重要性を強調した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.556379212564313
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years, the rapid evolution of computer vision has seen the
emergence of various vision foundation models, each tailored to specific data
types and tasks. While large language models often share a common pretext task,
the diversity in vision foundation models arises from their varying training
objectives. In this study, we delve into the quest for identifying the most
effective vision foundation models for few-shot semantic segmentation, a
critical task in computer vision. Specifically, we conduct a comprehensive
comparative analysis of four prominent foundation models: DINO V2, Segment
Anything, CLIP, Masked AutoEncoders, and a straightforward ResNet50 pre-trained
on the COCO dataset. Our investigation focuses on their adaptability to new
semantic segmentation tasks, leveraging only a limited number of segmented
images. Our experimental findings reveal that DINO V2 consistently outperforms
the other considered foundation models across a diverse range of datasets and
adaptation methods. This outcome underscores DINO V2's superior capability to
adapt to semantic segmentation tasks compared to its counterparts. Furthermore,
our observations indicate that various adapter methods exhibit similar
performance, emphasizing the paramount importance of selecting a robust feature
extractor over the intricacies of the adaptation technique itself. This insight
sheds light on the critical role of feature extraction in the context of
few-shot semantic segmentation. This research not only contributes valuable
insights into the comparative performance of vision foundation models in the
realm of few-shot semantic segmentation but also highlights the significance of
a robust feature extractor in this domain.
- Abstract(参考訳): 近年、コンピュータビジョンの急速な進化により、様々なビジョン基盤モデルが出現し、それぞれが特定のデータタイプやタスクに合わせている。
大きな言語モデルは共通の前提課題を共有することが多いが、視覚基盤モデルの多様性は様々な訓練目標から生じる。
本研究では,コンピュータビジョンにおける重要な課題であるセマンティックセグメンテーション(セマンティックセグメンテーション)において,最も効果的な視覚基盤モデルを探索する。
具体的には、DINO V2、Segment Anything、CLIP、Masked AutoEncoders、COCOデータセットで事前トレーニングされたResNet50の4つの主要な基盤モデルの包括的な比較分析を行う。
本研究は,新しいセマンティクスセグメンテーションタスクへの適応性に着目し,限られた数のセグメンテーション画像のみを活用する。
実験結果から,DINO V2は様々なデータセットや適応手法において,他の基盤モデルよりも一貫して優れていることがわかった。
この結果は、dino v2がセマンティクスセグメンテーションタスクに適応する能力が、それよりも優れていることを浮き彫りにしている。
さらに, 適応手法自体の複雑度よりもロバストな特徴抽出器を選択することの重要性を強調し, 様々なアダプタ手法が類似した性能を示すことを示す。
この洞察は、少数ショット意味セグメンテーションの文脈における特徴抽出の重要役割に光を当てている。
本研究は,少数ショットセマンティックセグメンテーションの領域における視覚基盤モデルの比較性能に関する貴重な知見を提供するだけでなく,この領域におけるロバストな特徴抽出器の重要性も強調する。
関連論文リスト
- Explore In-Context Segmentation via Latent Diffusion Models [132.26274147026854]
潜在拡散モデル(LDM)は、文脈内セグメンテーションに有効な最小限のモデルである。
画像とビデオの両方のデータセットを含む、新しい、公正なコンテキスト内セグメンテーションベンチマークを構築します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T17:52:31Z) - Data-efficient Large Vision Models through Sequential Autoregression [58.26179273091461]
限られたデータセットに基づいて,効率的な自己回帰に基づく視覚モデルを構築する。
このモデルは,高レベル・低レベルのセマンティック理解の両方にまたがる視覚的タスクにおいて,その習熟度をいかに達成するかを実証する。
我々の経験的評価は、モデルが様々なタスクに適応する際の機敏さを強調し、パラメータフットプリントの大幅な削減を図った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T13:41:53Z) - Harnessing Diffusion Models for Visual Perception with Meta Prompts [68.78938846041767]
本稿では,視覚知覚タスクの拡散モデルを用いた簡易かつ効果的な手法を提案する。
学習可能な埋め込み(メタプロンプト)を事前学習した拡散モデルに導入し、知覚の適切な特徴を抽出する。
提案手法は,NYU 深度 V2 と KITTI の深度推定タスク,および CityScapes のセマンティックセグメンテーションタスクにおいて,新しい性能記録を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T14:40:55Z) - Robustness Analysis on Foundational Segmentation Models [13.415144081943513]
モデルはしばしば、分類、オブジェクト検出、セグメンテーションといったさまざまな下流タスクに適応し、ターゲットデータセットでほとんどトレーニングされない。
我々は、COCOとADE20Kという2つの異なるデータセットを使用して、4つの最先端セグメンテーションアーキテクチャをベンチマークした。
我々は,(1)VFMは圧縮による汚損に対して堅牢ではないこと,(2)選択されたVFMは非VFMモデルに比べて顕著に性能が向上したり堅牢性を示したりしないが,ゼロショット評価では競争的に堅牢であること,などの興味深い洞察を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T16:59:42Z) - UniDiff: Advancing Vision-Language Models with Generative and
Discriminative Learning [86.91893533388628]
本稿では、画像テキストコントラスト学習(ITC)、テキスト条件付き画像合成学習(IS)、相互意味整合性モデリング(RSC)を統合した統合マルチモーダルモデルUniDiffを提案する。
UniDiffはマルチモーダル理解と生成タスクの両方において汎用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T15:39:38Z) - Revisiting the Evaluation of Image Synthesis with GANs [55.72247435112475]
本研究では, 合成性能の評価に関する実証的研究を行い, 生成モデルの代表としてGAN(Generative Adversarial Network)を用いた。
特に、表現空間におけるデータポイントの表現方法、選択したサンプルを用いた公平距離の計算方法、各集合から使用可能なインスタンス数など、さまざまな要素の詳細な分析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T17:54:32Z) - Scaling Vision-Language Models with Sparse Mixture of Experts [128.0882767889029]
提案手法は, 等価計算コストの高密度モデルに対して, 様々なベンチマークにおいて, 最先端性能を実現することができることを示す。
我々の研究は、MoEモデルのトレーニングの安定化、モデル解釈可能性に対するMoEの影響の理解、ビジョン言語モデルをスケールする際の計算性能間のトレードオフのバランスに関する貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-13T16:00:31Z) - Body Segmentation Using Multi-task Learning [1.0832844764942349]
本稿では,3つのタスクを伴い,人間のセグメンテーション/パーシングのための新しいマルチタスクモデルを提案する。
提案された--Pose--DensePoseモデル(略してSPD)の背景にある主な考え方は、異なるが関連するタスク間で知識を共有することによって、より良いセグメンテーションモデルを学ぶことである。
モデルの性能は、LIPおよびATRデータセットの厳密な実験により分析され、最近の(最先端)マルチタスクボディセグメンテーションモデルと比較される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T13:06:21Z) - Open-vocabulary Semantic Segmentation with Frozen Vision-Language Models [39.479912987123214]
自己指導型学習は、幅広い視覚的・言語的理解タスクを解く顕著な能力を示した。
Fusionerは軽量なトランスフォーマーベースの融合モジュールで、凍結した視覚表現と言語概念をペアリングする。
提案手法は,任意の視覚モデルと言語モデル,あるいはユニモーダルデータのコーパス上で事前学習したモデルに対して有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T02:57:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。