Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Novel Benchmark for Few-Shot Semantic Segmentation in the Era of Foundation Models

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。

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