論文の概要: BYOCL: Build Your Own Consistent Latent with Hierarchical Representative Latent Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15060v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 10:48:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:18:48.894887
• Title: BYOCL: Build Your Own Consistent Latent with Hierarchical Representative Latent Clustering
• Title（参考訳）: BYOCL: 階層的な代表ラテントクラスタリングで独自の一貫性のあるラテントを構築する
• Authors: Jiayue Dai, Yunya Wang, Yihan Fang, Yuetong Chen, Butian Xiong,
• Abstract要約: BYOCLは、入力を小さなバッチに分割することで、時間と空間消費を著しく削減する。 提案手法では,SAM画像エンコーダを用いて特徴抽出を行い,次にバッチ内クラスタリングアルゴリズムとバッチ間クラスタリングアルゴリズムを用いる。 私たちの研究は、トレーニングを必要とせず、基礎モデルを使って一貫したセグメンテーションを適用した最初のものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: To address the semantic inconsistency issue with SAM or other single-image segmentation models handling image sequences, we introduce BYOCL. This novel model outperforms SAM in extensive experiments, showcasing its Hierarchical prototype capabilities across CLIP and other representations. BYOCL significantly reduces time and space consumption by dividing inputs into smaller batches, achieving exponential time reduction compared to previous methods. Our approach leverages the SAM image encoder for feature extraction, followed by Intra-Batch and Inter-Batch clustering algorithms. Extensive experiments demonstrate that BYOCL far exceeds the previous state-of-the-art single image segmentation model. Our work is the first to apply consistent segmentation using foundation models without requiring training, utilizing plug-and-play modules for any latent space, making our method highly efficientModels are available at \href{https://github.com/cyt1202/BYOCL.git
• Abstract（参考訳）: 画像シーケンスを扱うSAMや他の単一画像分割モデルとのセマンティック不整合問題に対処するため,BYOCLを提案する。 この新モデルはSAMを広範な実験で上回り、CLIPや他の表現にまたがる階層的なプロトタイプ機能を示している。 BYOCLは、入力を小さなバッチに分割することで、時間と空間消費を著しく削減し、従来の方法と比較して指数的な時間短縮を実現している。 提案手法では,SAM画像エンコーダを用いて特徴抽出を行い,次にバッチ内クラスタリングアルゴリズムとバッチ間クラスタリングアルゴリズムを用いる。 大規模な実験により、BYOCLは以前の最先端の単一画像分割モデルよりはるかに優れていることが示された。 私たちの作業は、トレーニングを必要とせず、基礎モデルを使用して一貫したセグメンテーションを初めて適用し、どの潜在空間でもプラグイン・アンド・プレイモジュールを利用することで、非常に効率的なModelが、 \href{https://github.com/cyt1202/BYOCL.gitで利用可能になります。

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