論文の概要: There is no SAMantics! Exploring SAM as a Backbone for Visual Understanding Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15288v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 17:00:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:21:23.467631
• Title: There is no SAMantics! Exploring SAM as a Backbone for Visual Understanding Tasks
• Title（参考訳）: SAManticsは存在しない! SAMをビジュアル理解タスクのバックボーンとして探る
• Authors: Miguel Espinosa, Chenhongyi Yang, Linus Ericsson, Steven McDonagh, Elliot J. Crowley,
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM) はもともとラベルに依存しないマスク生成のために設計された。 分類タスクにおけるベース画像エンコーダの有効性を比較することにより,SAMのセマンティック能力の定量化を図る。 その結果,SAM特徴表現における意味的識別性の欠如が明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.061599989448867
• License:
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) was originally designed for label-agnostic mask generation. Does this model also possess inherent semantic understanding, of value to broader visual tasks? In this work we follow a multi-staged approach towards exploring this question. We firstly quantify SAM's semantic capabilities by comparing base image encoder efficacy under classification tasks, in comparison with established models (CLIP and DINOv2). Our findings reveal a significant lack of semantic discriminability in SAM feature representations, limiting potential for tasks that require class differentiation. This initial result motivates our exploratory study that attempts to enable semantic information via in-context learning with lightweight fine-tuning where we observe that generalisability to unseen classes remains limited. Our observations culminate in the proposal of a training-free approach that leverages DINOv2 features, towards better endowing SAM with semantic understanding and achieving instance-level class differentiation through feature-based similarity. Our study suggests that incorporation of external semantic sources provides a promising direction for the enhancement of SAM's utility with respect to complex visual tasks that require semantic understanding.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) はもともとラベルに依存しないマスク生成のために設計された。 このモデルは、より広い視覚的タスクに対する価値の固有の意味的理解も持っているか? この研究では、この問題を探求する多段階的なアプローチに従います。 まず,既存のモデル (CLIP と DINOv2) と比較して,分類タスクにおけるベース画像エンコーダの有効性を比較することにより,SAM のセマンティクス能力を定量化する。 本研究により,SAM特徴表現における意味的識別性の欠如が明らかとなった。 この最初の結果は、目立たないクラスに対する一般化性が制限されていることを観察する、軽量な微調整による文脈内学習による意味情報の実現を試みる探索的な研究の動機となっている。 本研究は,DINOv2機能を活用した学習自由アプローチの提案と,意味的理解と特徴に基づく類似性によるインスタンスレベルのクラス分化の実現に向けての成果である。 本研究は, セマンティック理解を必要とする複雑な視覚的タスクに対して, SAMの活用性を高めるために, 外部セマンティックソースを組み込むことが, 有望な方向性をもたらすことを示唆する。

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