論文の概要: CorrCLIP: Reconstructing Correlations in CLIP with Off-the-Shelf Foundation Models for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10086v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 10:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:15.539766
• Title: CorrCLIP: Reconstructing Correlations in CLIP with Off-the-Shelf Foundation Models for Open-Vocabulary Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: CorrCLIP: オープン語彙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CLIPとオフザシェルファウンデーションモデルとの相関の再構築
• Authors: Dengke Zhang, Fagui Liu, Quan Tang,
• Abstract要約: オープン語彙セマンティックセグメンテーションのためのトレーニング不要なアプローチであるCorrCLIPを紹介する。 基礎モデルを用いたパッチ間の相関関係を著しく再構築する。 トレーニングフリーの方法として、CorrCLIPは8つの挑戦的なベンチマークで顕著な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.356330972370584
• License:
• Abstract: Open-vocabulary semantic segmentation aims to assign semantic labels to each pixel without relying on a predefined set of categories. Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) demonstrates outstanding zero-shot classification capabilities but struggles with the pixel-wise segmentation task as the captured inter-patch correlations correspond to no specific visual concepts. Despite previous CLIP-based works improving inter-patch correlations by self-self attention, they still face the inherent limitation that image patches tend to have high similarity to outlier ones. In this work, we introduce CorrCLIP, a training-free approach for open-vocabulary semantic segmentation, which reconstructs significantly coherent inter-patch correlations utilizing foundation models. Specifically, it employs the Segment Anything Model (SAM) to define the scope of patch interactions, ensuring that patches interact only with semantically similar ones. Furthermore, CorrCLIP obtains an understanding of an image's semantic layout via self-supervised models to determine concrete similarity values between image patches, which addresses the similarity irregularity problem caused by the aforementioned restricted patch interaction regime. Finally, CorrCLIP reuses the region masks produced by SAM to update the segmentation map. As a training-free method, CorrCLIP achieves a notable improvement across eight challenging benchmarks regarding the averaged mean Intersection over Union, boosting it from 44.4% to 51.0%.
• Abstract（参考訳）: Open-vocabulary semantic segmentationは、定義済みのカテゴリセットに頼ることなく、各ピクセルにセマンティックラベルを割り当てることを目的としている。 Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) は、ゼロショット分類の優れた能力を示すが、キャプチャされたパッチ間の相関が特定の視覚概念に対応していないため、ピクセル単位のセグメンテーションタスクに苦労する。 以前のCLIPベースの作業では、自己の注意によるパッチ間の相関を改善していたが、イメージパッチがオフリーとの類似性が高いという固有の制限に直面している。 本研究では,オープン語彙セマンティックセグメンテーションのための学習自由アプローチであるCorrCLIPを紹介する。 具体的には、Segment Anything Model(SAM)を使用してパッチインタラクションのスコープを定義し、パッチがセマンティックに類似するもののみと相互作用することを保証する。 さらに、CorrCLIPは自己教師付きモデルを用いて画像のセマンティックレイアウトの理解を得て、上記の制限されたパッチ間相互作用によって生じる類似性の不規則性問題に対処するイメージパッチ間の具体的な類似性値を決定する。 最後に、CorrCLIPはSAMによって生成されたリージョンマスクを再利用してセグメンテーションマップを更新する。 トレーニングなしの方法として、CorrCLIPは、ユニオン平均のインターセクションに関する8つの挑戦的なベンチマークで顕著な改善を達成し、44.4%から51.0%に向上した。

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