論文の概要: OpenDAS: Open-Vocabulary Domain Adaptation for Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20141v3
• Date: Thu, 17 Oct 2024 06:54:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:16.786883
• Title: OpenDAS: Open-Vocabulary Domain Adaptation for Segmentation
• Title（参考訳）: OpenDAS: セグメンテーションのためのオープン語彙ドメイン適応
• Authors: Gonca Yilmaz, Songyou Peng, Marc Pollefeys, Francis Engelmann, Hermann Blum,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)にドメイン固有の知識を注入するオープン語彙ドメイン適応の課題を提案する。 既存のVLM適応手法では、ベース(トレーニング)クエリのパフォーマンスが向上するが、新しいクエリ上でのVLMのオープンセット能力を維持できない。 我々のアプローチは、新しいクラスにおける元のVLMを一貫して上回るパラメータ効率の手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.98688607911399
• License:
• Abstract: Recently, Vision-Language Models (VLMs) have advanced segmentation techniques by shifting from the traditional segmentation of a closed-set of predefined object classes to open-vocabulary segmentation (OVS), allowing users to segment novel classes and concepts unseen during training of the segmentation model. However, this flexibility comes with a trade-off: fully-supervised closed-set methods still outperform OVS methods on base classes, that is on classes on which they have been explicitly trained. This is due to the lack of pixel-aligned training masks for VLMs (which are trained on image-caption pairs), and the absence of domain-specific knowledge, such as autonomous driving. Therefore, we propose the task of open-vocabulary domain adaptation to infuse domain-specific knowledge into VLMs while preserving their open-vocabulary nature. By doing so, we achieve improved performance in base and novel classes. Existing VLM adaptation methods improve performance on base (training) queries, but fail to fully preserve the open-set capabilities of VLMs on novel queries. To address this shortcoming, we combine parameter-efficient prompt tuning with a triplet-loss-based training strategy that uses auxiliary negative queries. Notably, our approach is the only parameter-efficient method that consistently surpasses the original VLM on novel classes. Our adapted VLMs can seamlessly be integrated into existing OVS pipelines, e.g., improving OVSeg by +6.0% mIoU on ADE20K for open-vocabulary 2D segmentation, and OpenMask3D by +4.1% AP on ScanNet++ Offices for open-vocabulary 3D instance segmentation without other changes.
• Abstract（参考訳）: 近年、VLM(Vision-Language Models)は、事前定義された対象クラスの閉集合の従来のセグメンテーションからオープンボキャブラリセグメンテーション(OVS)へ移行し、セグメンテーションモデルのトレーニング中に目に見えない新しいクラスや概念をセグメンテーションできる高度なセグメンテーション技術を持っている。 しかし、この柔軟性にはトレードオフがある: 完全に教師されたクローズドセットメソッドは、ベースクラスでまだOVSメソッドよりも優れている。 これは、VLM(イメージキャプションペアでトレーニングされている)用のピクセルアライントレーニングマスクが欠如していることと、自律運転のようなドメイン固有の知識が欠如していることによる。 そこで本研究では,VLMにドメイン固有の知識を注入し,そのオープンな語彙特性を保ちながら,オープンな語彙領域適応の課題を提案する。 これにより、ベースクラスと新規クラスのパフォーマンスが向上する。 既存のVLM適応手法では、ベース(トレーニング)クエリのパフォーマンスが向上するが、新しいクエリ上でのVLMのオープンセット機能を完全には維持できない。 この欠点に対処するために、パラメータ効率のよいプロンプトチューニングと、補助的な負のクエリを使用するトリプルトロスベースのトレーニング戦略を組み合わせる。 特に,本手法は,新しいクラスにおける元のVLMを常に上回るパラメータ効率の手法である。 私たちの適応VLMは、オープン語彙2DセグメンテーションのためにADE20KでOVSegを+6.0% mIoUで改善し、オープン語彙3DセグメンテーションのためにScanNet++ Office上で+4.1% APでOpenMask3Dを+4.1% APで改善するなど、既存のOVSパイプラインにシームレスに統合することができます。

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