論文の概要: Unveiling the Power of Diffusion Features For Personalized Segmentation and Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18025v1
• Date: Tue, 28 May 2024 10:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 19:08:25.471141
• Title: Unveiling the Power of Diffusion Features For Personalized Segmentation and Retrieval
• Title（参考訳）: パーソナライズされたセグメンテーションと検索のための拡散特徴のパワーの解放
• Authors: Dvir Samuel, Rami Ben-Ari, Matan Levy, Nir Darshan, Gal Chechik,
• Abstract要約: これらのタスクには、教師付き手法に匹敵する結果を示す自己教師付き基礎モデルが導入されている。 これらのモデルは、同じクラス内の他のインスタンスが提示されたときに、望ましいインスタンスを見つけるのに苦労している。 本稿では, PDM for Personalized Features Diffusion Matching という新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.48981364573974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized retrieval and segmentation aim to locate specific instances within a dataset based on an input image and a short description of the reference instance. While supervised methods are effective, they require extensive labeled data for training. Recently, self-supervised foundation models have been introduced to these tasks showing comparable results to supervised methods. However, a significant flaw in these models is evident: they struggle to locate a desired instance when other instances within the same class are presented. In this paper, we explore text-to-image diffusion models for these tasks. Specifically, we propose a novel approach called PDM for Personalized Features Diffusion Matching, that leverages intermediate features of pre-trained text-to-image models for personalization tasks without any additional training. PDM demonstrates superior performance on popular retrieval and segmentation benchmarks, outperforming even supervised methods. We also highlight notable shortcomings in current instance and segmentation datasets and propose new benchmarks for these tasks.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた検索とセグメンテーションは、入力画像と参照インスタンスの短い記述に基づいて、データセット内の特定のインスタンスを特定することを目的としている。 教師付き手法は効果的であるが、トレーニングには広範なラベル付きデータが必要である。 近年, 自己教師付き基礎モデルがこれらのタスクに導入され, 教師付き手法に匹敵する結果が得られた。 しかし、これらのモデルの重大な欠陥は明らかであり、同じクラス内の他のインスタンスが提示されたときに、望ましいインスタンスを見つけるのに苦労している。 本稿では,これらの課題に対するテキスト・画像拡散モデルについて検討する。 具体的には, PDM for Personalized Features Diffusion Matching という新たな手法を提案する。 PDMは一般的な検索とセグメンテーションのベンチマークにおいて優れた性能を示し、教師付き手法よりも優れている。 また、現在のインスタンスとセグメンテーションデータセットの顕著な欠点を強調し、これらのタスクのための新しいベンチマークを提案する。

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