論文の概要: Test-time Contrastive Concepts for Open-world Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05061v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 21:51:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:51:00.745073
• Title: Test-time Contrastive Concepts for Open-world Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: オープンワールドセマンティックセグメンテーションのためのテスト時間コントラストの概念
• Authors: Monika Wysoczańska, Antonin Vobecky, Amaia Cardiel, Tomasz Trzciński, Renaud Marlet, Andrei Bursuc, Oriane Siméoni,
• Abstract要約: 最近のCLIP-like Vision-Language Models (VLM)は、大量の画像テキストペアで事前訓練され、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への道を開いた。 本稿では,クエリ固有のテキストコントラストの概念を自動生成する2つのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.899741072838994
• License:
• Abstract: Recent CLIP-like Vision-Language Models (VLMs), pre-trained on large amounts of image-text pairs to align both modalities with a simple contrastive objective, have paved the way to open-vocabulary semantic segmentation. Given an arbitrary set of textual queries, image pixels are assigned the closest query in feature space. However, this works well when a user exhaustively lists all possible visual concepts in an image, which contrast against each other for the assignment. This corresponds to the current evaluation setup in the literature which relies on having access to a list of in-domain relevant concepts, typically classes of a benchmark dataset. Here, we consider the more challenging (and realistic) scenario of segmenting a single concept, given a textual prompt and nothing else. To achieve good results, besides contrasting with the generic $\textit{background}$ text, we propose two different approaches to automatically generate, at test time, textual contrastive concepts that are query-specific. We do so by leveraging the distribution of text in the VLM's training set or crafted LLM prompts. We also propose a metric designed to evaluate this scenario and show the relevance of our approach to commonly used datasets.
• Abstract（参考訳）: 最近のCLIP-like Vision-Language Models (VLMs) は、両モードを単純な対照的な目的と整合させるために、大量の画像テキストペアで事前訓練され、オープン語彙セマンティックセマンティックセマンティクスへの道を開いた。 任意のテキストクエリセットが与えられた場合、画像ピクセルは特徴空間内で最も近いクエリに割り当てられる。 しかし、画像内のすべての可能な視覚概念を網羅的にリストアップすると、これはうまく機能する。 これは、一般的にベンチマークデータセットのクラスである、ドメイン内の関連する概念のリストへのアクセスに依存する文学における現在の評価設定に対応する。 ここでは、テキストのプロンプトとその他何も考慮し、単一の概念をセグメント化するより難しい(そして現実的な)シナリオを考えます。 一般的な$\textit{background}$ textと対照的に、テスト時にクエリ固有のテキストコントラストの概念を自動的に生成する2つの異なるアプローチを提案する。 VLM のトレーニングセットや工芸 LLM プロンプトにおけるテキストの分布を活用することで実現している。 また、このシナリオを評価し、一般的に使用されるデータセットに対するアプローチの関連性を示す指標も提案する。

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