論文の概要: Pay Attention to Your Neighbours: Training-Free Open-Vocabulary Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08181v2
• Date: Mon, 16 Sep 2024 20:11:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 22:10:43.482892
• Title: Pay Attention to Your Neighbours: Training-Free Open-Vocabulary Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 近隣住民への支払い:訓練不要なオープンボキャブラリセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Sina Hajimiri, Ismail Ben Ayed, Jose Dolz,
• Abstract要約: CLIPのような視覚言語基盤モデルは、多くのゼロショット画像レベルタスクにおいて顕著な効果を示した。 我々は、Nighbour-Aware CLIP(NACLIP)と呼ばれる、トレーニング不要なOVSSのベースラインを提案する。 OVSSの文献では,高密度予測タスクに欠かせないCLIPの視覚変換器の自己アテンションにおけるパッチの局所化が過小評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.20874993309959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the significant progress in deep learning for dense visual recognition problems, such as semantic segmentation, traditional methods are constrained by fixed class sets. Meanwhile, vision-language foundation models, such as CLIP, have showcased remarkable effectiveness in numerous zero-shot image-level tasks, owing to their robust generalizability. Recently, a body of work has investigated utilizing these models in open-vocabulary semantic segmentation (OVSS). However, existing approaches often rely on impractical supervised pre-training or access to additional pre-trained networks. In this work, we propose a strong baseline for training-free OVSS, termed Neighbour-Aware CLIP (NACLIP), representing a straightforward adaptation of CLIP tailored for this scenario. Our method enforces localization of patches in the self-attention of CLIP's vision transformer which, despite being crucial for dense prediction tasks, has been overlooked in the OVSS literature. By incorporating design choices favouring segmentation, our approach significantly improves performance without requiring additional data, auxiliary pre-trained networks, or extensive hyperparameter tuning, making it highly practical for real-world applications. Experiments are performed on 8 popular semantic segmentation benchmarks, yielding state-of-the-art performance on most scenarios. Our code is publicly available at https://github.com/sinahmr/NACLIP.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのような濃密な視覚認識問題に対するディープラーニングの進歩にもかかわらず、従来の手法は固定クラスセットによって制約される。 一方、CLIPのような視覚言語基盤モデルは、その堅牢な一般化性のため、多くのゼロショット画像レベルタスクにおいて顕著な効果を示した。 近年,オープン語彙セマンティックセマンティックセグメンテーション(OVSS)におけるこれらのモデルの利用について研究が行われている。 しかし、既存のアプローチは、しばしば非現実的な事前訓練や、追加の事前訓練されたネットワークへのアクセスに依存している。 本研究では,Nighbour-Aware CLIP (NACLIP, Neighbour-Aware CLIP) と呼ばれる,トレーニング不要なOVSSのための強力なベースラインを提案する。 OVSSの文献では,高密度予測タスクに欠かせないCLIPの視覚変換器の自己アテンションにおけるパッチの局所化が過小評価されている。 セグメンテーションを優先する設計選択を組み込むことで、付加データ、補助訓練ネットワーク、広範ハイパーパラメータチューニングを必要とせず、性能を著しく向上させ、現実のアプリケーションに非常に実用的である。 8つの一般的なセマンティックセグメンテーションベンチマークで実験が行われ、ほとんどのシナリオで最先端のパフォーマンスが得られる。 私たちのコードはhttps://github.com/sinahmr/NACLIPで公開されています。

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