論文の概要: GoodSAM++: Bridging Domain and Capacity Gaps via Segment Anything Model for Panoramic Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09115v1
- Date: Sat, 17 Aug 2024 06:53:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 22:37:12.387230
- Title: GoodSAM++: Bridging Domain and Capacity Gaps via Segment Anything Model for Panoramic Semantic Segmentation
- Title（参考訳）: GoodSAM++: パノラマセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのセグメンテーションモデルによるブリッジングドメインとキャパシティギャップ
- Authors: Weiming Zhang, Yexin Liu, Xu Zheng, Lin Wang,
- Abstract要約: GoodSAM++はSAMの強力なゼロショットインスタンスセグメンテーション機能を利用して、コンパクトなパノラマ意味セグメンテーションモデルを学ぶ新しいフレームワークである。
GoodSAM++は、1)パノラマ画像のセマンティックラベルと固有の歪み問題をSAMが提供できないこと、2)SAMと学生の間に大きな容量格差があること、の2つの重要な課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.344399402787644
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents GoodSAM++, a novel framework utilizing the powerful zero-shot instance segmentation capability of SAM (i.e., teacher) to learn a compact panoramic semantic segmentation model, i.e., student, without requiring any labeled data. GoodSAM++ addresses two critical challenges: 1) SAM's inability to provide semantic labels and inherent distortion problems of panoramic images; 2) the significant capacity disparity between SAM and the student. The `out-of-the-box' insight of GoodSAM++ is to introduce a teacher assistant (TA) to provide semantic information for SAM, integrated with SAM to obtain reliable pseudo semantic maps to bridge both domain and capacity gaps. To make this possible, we first propose a Distortion-Aware Rectification (DARv2) module to address the domain gap. It effectively mitigates the object deformation and distortion problem in panoramic images to obtain pseudo semantic maps. We then introduce a Multi-level Knowledge Adaptation (MKA) module to efficiently transfer the semantic information from the TA and pseudo semantic maps to our compact student model, addressing the significant capacity gap. We conduct extensive experiments on both outdoor and indoor benchmark datasets, showing that our GoodSAM++ achieves a remarkable performance improvement over the state-of-the-art (SOTA) domain adaptation methods. Moreover, diverse open-world scenarios demonstrate the generalization capacity of our GoodSAM++. Last but not least, our most lightweight student model achieves comparable performance to the SOTA models with only 3.7 million parameters.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,SAMの強力なゼロショットインスタンスセグメンテーション機能を利用した,コンパクトなパノラマ意味セグメンテーションモデルであるGoodSAM++について述べる。
GoodSAM++は2つの重要な課題に対処する。
1)パノラマ画像のセマンティックラベルと固有の歪み問題の提供が不可能なSAM
2)SAMと学生の間には,有意な能力格差があった。
GoodSAM++の‘out-of-the-box’の洞察は、SAMのセマンティック情報を提供するための教師アシスタント(TA)を導入し、SAMと統合して、ドメインとキャパシティのギャップを埋めるために信頼できる擬似セマンティックマップを取得することである。
これを実現するために、まずドメインギャップに対処するDAR(Distortion-Aware Rectification)モジュールを提案する。
パノラマ画像における物体の変形と歪みの問題を効果的に緩和し、擬似意味写像を得る。
次に,マルチレベル知識適応 (MKA) モジュールを導入し,TAと擬似意味マップからコンパクトな学生モデルに効率的に意味情報を伝達し,その容量ギャップに対処する。
我々は屋外および屋内のベンチマークデータセットについて広範な実験を行い、GoldSAM++は最先端(SOTA)ドメイン適応法よりも優れた性能向上を実現していることを示した。
さらに、さまざまなオープンワールドシナリオは、GoodSAM++の一般化能力を示しています。
最後に、我々の最も軽量な学生モデルは、370万のパラメータしか持たないSOTAモデルに匹敵する性能を達成する。
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