論文の概要: OTSeg: Multi-prompt Sinkhorn Attention for Zero-Shot Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14183v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 18:09:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 04:57:27.454637
• Title: OTSeg: Multi-prompt Sinkhorn Attention for Zero-Shot Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: OTSeg: ゼロショットセマンティックセグメンテーションのためのマルチプロンプトシンクホーン注意
• Authors: Kwanyoung Kim, Yujin Oh, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: Multi-Prompts Sinkhorn Attention (MPSA)は、マルチモーダル設定でTransformerフレームワーク内のクロスアテンションメカニズムを効果的に置き換える。 OTSegは、Zero-Shot Semantic (ZS3)タスクで大幅に向上した、最先端のSOTA(State-of-the-art)パフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.84148140637513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent success of CLIP has demonstrated promising results in zero-shot semantic segmentation by transferring muiltimodal knowledge to pixel-level classification. However, leveraging pre-trained CLIP knowledge to closely align text embeddings with pixel embeddings still has limitations in existing approaches. To address this issue, we propose OTSeg, a novel multimodal attention mechanism aimed at enhancing the potential of multiple text prompts for matching associated pixel embeddings. We first propose Multi-Prompts Sinkhorn (MPS) based on the Optimal Transport (OT) algorithm, which leads multiple text prompts to selectively focus on various semantic features within image pixels. Moreover, inspired by the success of Sinkformers in unimodal settings, we introduce the extension of MPS, called Multi-Prompts Sinkhorn Attention (MPSA) , which effectively replaces cross-attention mechanisms within Transformer framework in multimodal settings. Through extensive experiments, we demonstrate that OTSeg achieves state-of-the-art (SOTA) performance with significant gains on Zero-Shot Semantic Segmentation (ZS3) tasks across three benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: CLIPの最近の成功は、無意味な知識をピクセルレベルの分類に転送することで、ゼロショットセマンティックセグメンテーションの有望な結果を示している。 しかし、事前訓練されたCLIP知識を活用して、テキスト埋め込みとピクセル埋め込みを密に連携させるには、既存のアプローチに制限がある。 この問題に対処するために,OTSegを提案する。OTSegは,複数のテキストプロンプトが関連するピクセルの埋め込みにマッチする可能性を高めるための,新しいマルチモーダルアテンション機構である。 まず,複数のテキストプロンプトを画像画素内の様々な意味的特徴に選択的にフォーカスする最適トランスポート (OT) アルゴリズムに基づくマルチプロンプトシンクホーン (MPS) を提案する。 さらに,Sinkformersの単調な設定での成功に触発されて,MPSの拡張であるMPSA(Multi-Prompts Sinkhorn Attention)を導入し,Transformerフレームワーク内でのマルチモーダルな設定におけるクロスアテンション機構を効果的に置き換えた。 大規模な実験を通じて,OTSegは3つのベンチマークデータセットにわたる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(ZS3)タスクにおいて,高い精度でSOTA(State-of-the-art)性能を実現することを示した。

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