論文の概要: Pseudo-RIS: Distinctive Pseudo-supervision Generation for Referring Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07412v2
- Date: Mon, 15 Jul 2024 07:35:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 13:41:05.220040
- Title: Pseudo-RIS: Distinctive Pseudo-supervision Generation for Referring Image Segmentation
- Title（参考訳）: Pseudo-RIS:画像セグメント参照のための識別型擬似スーパービジョン生成
- Authors: Seonghoon Yu, Paul Hongsuck Seo, Jeany Son,
- Abstract要約: 画像セグメンテーション(RIS)を参照するための疑似監督として,参照表現を用いた高品質セグメンテーションマスクを自動生成する新しいフレームワークを提案する。
本手法は, RISベンチマークデータセットにおいて, 弱いSoTA法とゼロショットSoTA法の両方を著しく上回っている。
また、未確認領域における完全に教師された手法を超越し、RIS内のオープンワールドの課題に取り組む能力を証明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.958014189747356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a new framework that automatically generates high-quality segmentation masks with their referring expressions as pseudo supervisions for referring image segmentation (RIS). These pseudo supervisions allow the training of any supervised RIS methods without the cost of manual labeling. To achieve this, we incorporate existing segmentation and image captioning foundation models, leveraging their broad generalization capabilities. However, the naive incorporation of these models may generate non-distinctive expressions that do not distinctively refer to the target masks. To address this challenge, we propose two-fold strategies that generate distinctive captions: 1) 'distinctive caption sampling', a new decoding method for the captioning model, to generate multiple expression candidates with detailed words focusing on the target. 2) 'distinctiveness-based text filtering' to further validate the candidates and filter out those with a low level of distinctiveness. These two strategies ensure that the generated text supervisions can distinguish the target from other objects, making them appropriate for the RIS annotations. Our method significantly outperforms both weakly and zero-shot SoTA methods on the RIS benchmark datasets. It also surpasses fully supervised methods in unseen domains, proving its capability to tackle the open-world challenge within RIS. Furthermore, integrating our method with human annotations yields further improvements, highlighting its potential in semi-supervised learning applications.
- Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーション(RIS)を参照するための疑似監督として,参照表現を用いた高品質セグメンテーションマスクを自動生成するフレームワークを提案する。
これらの疑似監督は、手動ラベリングのコストを伴わずに、監督されたRISメソッドのトレーニングを可能にする。
これを実現するために,既存のセグメンテーションと画像キャプション基礎モデルを導入し,その広範な一般化機能を活用する。
しかし、これらのモデルの素直な組み込みは、ターゲットマスクを特異的に参照しない非識別的な表現を生成する可能性がある。
この課題に対処するために, 特徴あるキャプションを生成する2つの戦略を提案する。
1)「識別的キャプションサンプリング」はキャプションモデルの新しいデコード手法であり、ターゲットに焦点を絞った詳細な単語で複数の表現候補を生成する。
2)「識別性に基づくテキストフィルタリング」により、候補をさらに検証し、低レベルの特徴のある候補をフィルタリングする。
これら2つの戦略は、生成されたテキスト管理がターゲットを他のオブジェクトと区別し、RISアノテーションに適合させることを保証する。
本手法は, RISベンチマークデータセットにおいて, 弱いSoTA法とゼロショットSoTA法の両方を著しく上回っている。
また、未確認領域における完全に教師された手法を超越し、RIS内のオープンワールドの課題に取り組む能力を証明している。
さらに,本手法を人間のアノテーションと組み合わせることで,半教師あり学習アプリケーションにおけるその可能性を強調し,さらなる改善がもたらされる。
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