論文の概要: Annotation Free Semantic Segmentation with Vision Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09307v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 11:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 20:47:15.559195
• Title: Annotation Free Semantic Segmentation with Vision Foundation Models
• Title（参考訳）: ビジョンファウンデーションモデルを用いたアノテーションフリーセマンティックセグメンテーション
• Authors: Soroush Seifi, Daniel Olmeda Reino, Fabien Despinoy, Rahaf Aljundi,
• Abstract要約: 我々は、自己教師付き事前訓練されたビジョンエンコーダの上に軽量モジュールを構築し、パッチ機能を事前訓練されたテキストエンコーダと整合させる。 既存の基盤モデルを使用して、セマンティックセグメンテーションデータセットの無料アノテーションを生成し、アライメントモジュールを無償でトレーニングします。 我々のアプローチは、最小限のトレーニングで訓練済みの視覚エンコーダに言語ベースのセマンティクスをもたらすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.026377387506216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic Segmentation is one of the most challenging vision tasks, usually requiring large amounts of training data with expensive pixel-level annotations. With the success of foundation models and especially vision-language models, recent works attempt to achieve zero-shot semantic segmentation while requiring either large scale training or additional image/pixel-level annotations. In this work, we build a lightweight module on top of a self-supervised pretrained vision encoder to align patch features with a pre-trained text encoder. Importantly, we generate free annotations for any semantic segmentation dataset using existing foundation models and train our alignment module cost free. We use CLIP to detect objects and SAM to generate high quality object masks. Our approach can bring language-based semantics to any pre-trained vision encoder with minimal training. Our module is lightweight, uses foundation models as a sole source of supervision and shows impressive generalization capability from little training data with no annotation.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーション(Semantic Segmentation)は最も難しいビジョンタスクの1つで、通常は高価なピクセルレベルのアノテーションで大量のトレーニングデータを必要とする。 基礎モデル、特に視覚言語モデルの成功により、最近の研究は、大規模なトレーニングや画像/ピクセルレベルのアノテーションを必要としながら、ゼロショットセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現しようと試みている。 本研究では,自己教師付き事前学習型ビジョンエンコーダ上に軽量モジュールを構築し,パッチ機能を事前学習型テキストエンコーダと整合させる。 重要なことは、既存の基盤モデルを使用して、セマンティックセグメンテーションデータセットの無料アノテーションを生成し、アライメントモジュールを無償でトレーニングすることです。 CLIPを使ってオブジェクトとSAMを検出し、高品質なオブジェクトマスクを生成します。 我々のアプローチは、最小限のトレーニングで訓練済みの視覚エンコーダに言語ベースのセマンティクスをもたらすことができる。 我々のモジュールは軽量で、ファンデーションモデルのみを監督の源としており、アノテーションのない小さなトレーニングデータから見事な一般化能力を示している。

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