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/2401.11311v3
• Date: Tue, 03 Jun 2025 12:11:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.318163
• 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: Few-shot semantic segmentation (FSS) はコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。 一般化的特徴抽出器としての視覚基盤モデル(VFM)の出現に伴い,これらのモデルをFSSに適用することを模索する。 本稿では,このタスクに適した単純で簡単な適応プロセスを備えた,新しい現実的なベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.428199805959228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Few-shot semantic segmentation (FSS) is a crucial challenge in computer vision, driving extensive research into a diverse range of methods, from advanced meta-learning techniques to simple transfer learning baselines. With the emergence of vision foundation models (VFM) serving as generalist feature extractors, we seek to explore the adaptation of these models for FSS. While current FSS benchmarks focus on adapting pre-trained models to new tasks with few images, they emphasize in-domain generalization, making them less suitable for VFM trained on large-scale web datasets. To address this, we propose a novel realistic benchmark with a simple and straightforward adaptation process tailored for this task. Using this benchmark, we conduct a comprehensive comparative analysis of prominent VFM and semantic segmentation models. To evaluate their effectiveness, we leverage various adaption methods, ranging from linear probing to parameter efficient fine-tuning (PEFT) and full fine-tuning. Our findings show that models designed for segmentation can be outperformed by self-supervised (SSL) models. On the other hand, while PEFT methods yields competitive performance, they provide little discrepancy in the obtained results compared to other methods, highlighting the critical role of the feature extractor in determining results. To our knowledge, this is the first study on the adaptation of VFM for FSS.
• Abstract（参考訳）: Few-shot semantic segmentation (FSS) はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、高度なメタラーニング技術から単純なトランスファーラーニングベースラインまで幅広い手法の研究を推進している。 一般化的特徴抽出器としての視覚基盤モデル(VFM)の出現に伴い,これらのモデルをFSSに適用することを模索する。 現在のFSSベンチマークでは、トレーニング済みのモデルを少数のイメージで新しいタスクに適用することに重点を置いているが、ドメイン内の一般化を強調しており、大規模なWebデータセットでトレーニングされたVFMには適していない。 この問題に対処するために,本課題に適した単純で簡単な適応プロセスを備えた,新しい現実的なベンチマークを提案する。 このベンチマークを用いて、著名なVFMとセマンティックセグメンテーションモデルの包括的比較分析を行う。 提案手法の有効性を評価するため,線形探索からパラメータ最適化(PEFT),完全微調整まで,様々な適応手法を応用した。 セグメンテーションのために設計されたモデルは、自己監督型(SSL)モデルより優れていた。 一方,PEFT法は競争性能が向上する一方で,他の手法と比較して結果に差がみられず,特徴抽出器の判定における重要な役割を浮き彫りにしている。 我々の知る限り、この研究は、FSSに対するVFMの適応に関する最初の研究である。

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