論文の概要: Benchmarking Human and Automated Prompting in the Segment Anything Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22048v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 18:51:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 09:54:57.996133
• Title: Benchmarking Human and Automated Prompting in the Segment Anything Model
• Title（参考訳）: セグメンションモデルにおける人間と自動プロンプトのベンチマーク
• Authors: Jorge Quesada, Zoe Fowler, Mohammad Alotaibi, Mohit Prabhushankar, Ghassan AlRegib,
• Abstract要約: 我々は最近リリースされた視覚的プロンプトデータセットであるPointPromptを利用して、人間のプロンプトと自動化されたプロンプトの違いを理解する。 その結果, 自動戦略よりも, 人間の獲得したセグメンテーションスコアが約29%高いことがわかった。 自動メソッドを使用する場合のパフォーマンスは、微調整アプローチによって最大68%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.499232172066353
• License:
• Abstract: The remarkable capabilities of the Segment Anything Model (SAM) for tackling image segmentation tasks in an intuitive and interactive manner has sparked interest in the design of effective visual prompts. Such interest has led to the creation of automated point prompt selection strategies, typically motivated from a feature extraction perspective. However, there is still very little understanding of how appropriate these automated visual prompting strategies are, particularly when compared to humans, across diverse image domains. Additionally, the performance benefits of including such automated visual prompting strategies within the finetuning process of SAM also remains unexplored, as does the effect of interpretable factors like distance between the prompt points on segmentation performance. To bridge these gaps, we leverage a recently released visual prompting dataset, PointPrompt, and introduce a number of benchmarking tasks that provide an array of opportunities to improve the understanding of the way human prompts differ from automated ones and what underlying factors make for effective visual prompts. We demonstrate that the resulting segmentation scores obtained by humans are approximately 29% higher than those given by automated strategies and identify potential features that are indicative of prompting performance with $R^2$ scores over 0.5. Additionally, we demonstrate that performance when using automated methods can be improved by up to 68% via a finetuning approach. Overall, our experiments not only showcase the existing gap between human prompts and automated methods, but also highlight potential avenues through which this gap can be leveraged to improve effective visual prompt design. Further details along with the dataset links and codes are available at https://github.com/olivesgatech/PointPrompt
• Abstract（参考訳）: イメージセグメンテーションタスクを直感的でインタラクティブに処理するためのSAM(Segment Anything Model)の顕著な能力は、効果的な視覚的プロンプトの設計への関心を喚起した。 このような関心が、機能抽出の観点から動機付けられた自動的なポイントプロンプト選択戦略の作成につながった。 しかしながら、これらの自動視覚刺激戦略が、特に人間と比較して、多様な画像領域にわたって、どの程度適切であるかについては、まだほとんど理解されていない。 さらに、SAMの微調整プロセスにこのような自動的な視覚的プロンプト戦略を含めることによるパフォーマンス上の利点は、プロンプトポイント間の距離などの解釈可能な要因がセグメンテーション性能に与える影響と同様に、未解明のままである。 これらのギャップを埋めるために、最近リリースされたビジュアルプロンプトデータセットであるPointPromptを活用し、自動化されたプロンプトと人間のプロンプトの違いや、視覚的プロンプトを効果的に行う要因を理解するための一連の機会を提供するベンチマークタスクを導入しました。 その結果, 自動戦略よりも約29%高いセグメンテーションスコアが得られ, R^2$スコアが0.5以上であることを示す。 さらに、自動メソッドを使用する場合のパフォーマンスが、微調整アプローチにより最大68%向上することを示した。 全体として、我々の実験は、人間のプロンプトと自動手法の既存のギャップを示すだけでなく、このギャップを効果的に視覚的プロンプト設計を改善するために活用できる可能性も強調している。 データセットリンクとコードの詳細はhttps://github.com/olivesgatech/PointPromptで確認できる。

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