論文の概要: OVS Meets Continual Learning: Towards Sustainable Open-Vocabulary Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11536v2
• Date: Mon, 13 Oct 2025 11:59:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 15:48:07.954866
• Title: OVS Meets Continual Learning: Towards Sustainable Open-Vocabulary Segmentation
• Title（参考訳）: OVSが継続的な学習 - 持続可能なオープンボキャブラリセグメンテーションを目指して
• Authors: Dongjun Hwang, Yejin Kim, Minyoung Lee, Seong Joon Oh, Junsuk Choe,
• Abstract要約: Open-Vocabulary (OVS)は、トレーニングデータセットに存在しないクラスをセグメントすることを目的としている。 本研究では,Mixture-of-Expertsフレームワークに基づく新しい連続学習手法であるConOVSを提案する。 ConOVSは、事前トレーニング、インクリメンタル、ゼロショットテストデータセットで、既存のメソッドを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.018655577919617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-Vocabulary Segmentation (OVS) aims to segment classes that are not present in the training dataset. However, most existing studies assume that the training data is fixed in advance, overlooking more practical scenarios where new datasets are continuously collected over time. To address this, we first analyze how existing OVS models perform under such conditions. In this context, we explore several approaches such as retraining, fine-tuning, and continual learning but find that each of them has clear limitations. To address these issues, we propose ConOVS, a novel continual learning method based on a Mixture-of-Experts framework. ConOVS dynamically combines expert decoders based on the probability that an input sample belongs to the distribution of each incremental dataset. Through extensive experiments, we show that ConOVS consistently outperforms existing methods across pre-training, incremental, and zero-shot test datasets, effectively expanding the recognition capabilities of OVS models when data is collected sequentially.
• Abstract（参考訳）: Open-Vocabulary Segmentation (OVS)は、トレーニングデータセットに存在しないクラスをセグメントすることを目的としている。 しかし、既存の研究の多くは、トレーニングデータが事前に固定されていると考えており、新しいデータセットが時間とともに継続的に収集される、より実践的なシナリオを見越している。 この問題に対処するために、我々はまず既存のOVSモデルがどのように機能するかを分析する。 この文脈では、リトレーニング、微調整、継続学習といったいくつかのアプローチを探求するが、それぞれに明確な制限がある。 このような問題に対処するために,Mixture-of-Expertsフレームワークに基づく新しい連続学習手法であるConOVSを提案する。 ConOVSは、入力サンプルが各インクリメンタルデータセットの分布に属する確率に基づいて、エキスパートデコーダを動的に結合する。 大規模な実験を通じて、ConOVSはトレーニング済み、インクリメンタル、ゼロショットテストデータセットで既存のメソッドを一貫して上回り、データが順次収集された場合、OVSモデルの認識能力を効果的に拡張することを示した。

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