論文の概要: Training-Free Semantic Segmentation via LLM-Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00701v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 14:37:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 02:11:04.524312
• Title: Training-Free Semantic Segmentation via LLM-Supervision
• Title（参考訳）: LLMスーパービジョンによる無訓練セマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Wenfang Sun, Yingjun Du, Gaowen Liu, Ramana Kompella, Cees G. M. Snoek,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたテキスト教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスの新しいアプローチを提案する。 我々のメソッドは LLM から始まり、より正確なクラス表現のための詳細なサブクラスのセットを生成する。 次に、テキスト教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを用いて、生成されたサブクラスをターゲットラベルとして適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.9007813884699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in open vocabulary models, like CLIP, have notably advanced zero-shot classification and segmentation by utilizing natural language for class-specific embeddings. However, most research has focused on improving model accuracy through prompt engineering, prompt learning, or fine-tuning with limited labeled data, thereby overlooking the importance of refining the class descriptors. This paper introduces a new approach to text-supervised semantic segmentation using supervision by a large language model (LLM) that does not require extra training. Our method starts from an LLM, like GPT-3, to generate a detailed set of subclasses for more accurate class representation. We then employ an advanced text-supervised semantic segmentation model to apply the generated subclasses as target labels, resulting in diverse segmentation results tailored to each subclass's unique characteristics. Additionally, we propose an assembly that merges the segmentation maps from the various subclass descriptors to ensure a more comprehensive representation of the different aspects in the test images. Through comprehensive experiments on three standard benchmarks, our method outperforms traditional text-supervised semantic segmentation methods by a marked margin.
• Abstract（参考訳）: CLIPのようなオープン語彙モデルの最近の進歩は、クラス固有の埋め込みに自然言語を活用することにより、ゼロショット分類とセグメンテーションが著しく進歩している。 しかし、ほとんどの研究は、素早い工学、素早い学習、限られたラベル付きデータによる微調整によるモデル精度の向上に重点を置いており、クラス記述子を書き換えることの重要性を見越している。 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いたテキスト教師ありセマンティックセマンティックセマンティクスへの新たなアプローチを提案する。 我々の手法は GPT-3 のような LLM から始まり、より正確なクラス表現のための詳細なサブクラスのセットを生成する。 次に、テキスト教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを用いて、生成されたサブクラスをターゲットラベルとして適用し、その結果、各サブクラスの固有の特徴に合わせた多様なセマンティクス結果を得る。 さらに,各サブクラス記述子からのセグメンテーションマップをマージして,テスト画像のさまざまな側面をより包括的に表現するアセンブリを提案する。 3つの標準ベンチマークに関する総合的な実験を通じて、本手法は従来のテキスト教師ありセマンティックセグメンテーション法よりも有意なマージンで優れている。

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