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/2401.11311v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 20:13:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 22:17:46.276744
• 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, François Leduc-Primeau, Lukas Mauch, Ghouthi Boukli Hacene, Fabien Cardinaux,
• Abstract要約: DINO V2は、様々なデータセットや適応手法において、他のモデルよりも大きなマージンで優れていることを示す。 一方、適応法は得られた結果にほとんど相違がなく、単純な線形プローブはより高度でより計算集約的な代替手段と競合する可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.428199805959228
• 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 foundation models, each tailored to specific data types and tasks. In this study, we explore the adaptation of these models for few-shot semantic segmentation. Specifically, we conduct a comprehensive comparative analysis of four prominent foundation models: DINO V2, Segment Anything, CLIP, Masked AutoEncoders, and of a straightforward ResNet50 pre-trained on the COCO dataset. We also include 5 adaptation methods, ranging from linear probing to fine tuning. Our findings show that DINO V2 outperforms other models by a large margin, across various datasets and adaptation methods. On the other hand, adaptation methods provide little discrepancy in the obtained results, suggesting that a simple linear probing can compete with advanced, more computationally intensive, alternatives
• 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、様々な基礎モデルが出現し、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。 本研究では,これらのモデルのセマンティックセマンティックセグメンテーションへの適応について検討する。 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総合的な比較分析を行う。 また,線形探索から微調整まで,5つの適応手法を含む。 以上の結果から,DINO V2は様々なデータセットや適応手法において,他のモデルよりも大きなマージンで優れていることがわかった。 一方、適応法は得られた結果にほとんど相違がなく、単純な線形プローブはより高度でより計算集約的な代替手段と競合する可能性があることを示唆している。

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