論文の概要: Towards Open-Vocabulary Semantic Segmentation Without Semantic Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19846v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 01:13:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 17:19:55.595925
• Title: Towards Open-Vocabulary Semantic Segmentation Without Semantic Labels
• Title（参考訳）: セマンティックラベルのない開語彙セマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティック化に向けて
• Authors: Heeseong Shin, Chaehyun Kim, Sunghwan Hong, Seokju Cho, Anurag Arnab, Paul Hongsuck Seo, Seungryong Kim,
• Abstract要約: 画素レベルの理解にCLIP画像エンコーダを適用する新しい手法であるPixelCLIPを提案する。 セマンティックラベルを使わずにマスクを活用するという課題に対処するため,オンラインクラスタリングアルゴリズムを考案した。 PixelCLIPはCLIPよりも大幅にパフォーマンスが向上し、キャプション管理手法に比べて競合性が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.8817160001038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale vision-language models like CLIP have demonstrated impressive open-vocabulary capabilities for image-level tasks, excelling in recognizing what objects are present. However, they struggle with pixel-level recognition tasks like semantic segmentation, which additionally require understanding where the objects are located. In this work, we propose a novel method, PixelCLIP, to adapt the CLIP image encoder for pixel-level understanding by guiding the model on where, which is achieved using unlabeled images and masks generated from vision foundation models such as SAM and DINO. To address the challenges of leveraging masks without semantic labels, we devise an online clustering algorithm using learnable class names to acquire general semantic concepts. PixelCLIP shows significant performance improvements over CLIP and competitive results compared to caption-supervised methods in open-vocabulary semantic segmentation. Project page is available at https://cvlab-kaist.github.io/PixelCLIP
• Abstract（参考訳）: CLIPのような大規模視覚言語モデルは、イメージレベルのタスクに対して印象的なオープンボキャブラリ機能を示し、どのオブジェクトが存在するかを認識するのに優れています。 しかし、セマンティックセグメンテーションのようなピクセルレベルの認識タスクには、オブジェクトの位置を理解する必要が生じる。 本研究では,SAM や DINO などの視覚基盤モデルから生成した未ラベルの画像やマスクを用いて,その位置を導くことによって,CLIP 画像エンコーダを画素レベルの理解に適応させる新しい手法 PixelCLIP を提案する。 セマンティックラベルを使わずにマスクを活用するという課題に対処するため,学習可能なクラス名を用いたオンラインクラスタリングアルゴリズムを考案し,一般的なセマンティック概念を取得する。 PixelCLIPは、オープン語彙セマンティックセグメンテーションにおけるキャプション管理手法と比較して、CLIPと競合する結果よりも大幅にパフォーマンスが向上した。 プロジェクトページはhttps://cvlab-kaist.github.io/PixelCLIPで公開されている。

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