論文の概要: Promptable Anomaly Segmentation with SAM Through Self-Perception Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17217v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 08:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:04.888473
• Title: Promptable Anomaly Segmentation with SAM Through Self-Perception Tuning
• Title（参考訳）: 自己知覚チューニングによるSAMによる確率的異常セグメンテーション
• Authors: Hui-Yue Yang, Hui Chen, Ao Wang, Kai Chen, Zijia Lin, Yongliang Tang, Pengcheng Gao, Yuming Quan, Jungong Han, Guiguang Ding,
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM) は、その顕著な一般化能力により、異常セグメンテーションタスクにおいて大きな進歩を遂げている。 SAMを直接適用する既存のメソッドは、しばしばドメインシフトの問題を見落としている。 本稿では, SAMの異常セグメンテーションに対する知覚能力を高めることを目的とした, 自己パーセプティノンチューニング(SPT)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.55145330447408
• License:
• Abstract: Segment Anything Model (SAM) has made great progress in anomaly segmentation tasks due to its impressive generalization ability. However, existing methods that directly apply SAM through prompting often overlook the domain shift issue, where SAM performs well on natural images but struggles in industrial scenarios. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) offers a promising solution, but it may yield suboptimal performance by not adequately addressing the perception challenges during adaptation to anomaly images. In this paper, we propose a novel Self-Perceptinon Tuning (SPT) method, aiming to enhance SAM's perception capability for anomaly segmentation. The SPT method incorporates a self-drafting tuning strategy, which generates an initial coarse draft of the anomaly mask, followed by a refinement process. Additionally, a visual-relation-aware adapter is introduced to improve the perception of discriminative relational information for mask generation. Extensive experimental results on several benchmark datasets demonstrate that our SPT method can significantly outperform baseline methods, validating its effectiveness. Models and codes will be available online.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) は、その顕著な一般化能力により、異常セグメンテーションタスクにおいて大きな進歩を遂げている。 しかし、SAMを直接適用する既存の手法はしばしばドメインシフトの問題を見落としている。 パラメータ効率のよいファインチューニング(PEFT)は有望な解決策であるが、異常画像への適応時の知覚課題を適切に解決しないことで、準最適性能が得られる可能性がある。 本稿では, SAMの異常セグメンテーションに対する知覚能力を高めることを目的とした, 自己パーセプティノンチューニング(SPT)手法を提案する。 SPT法は, 自己描画型チューニング戦略を取り入れ, 異常マスクの初期粗いドラフトを生成し, 精製処理を行う。 さらに、マスク生成のための識別関係情報の認識を改善するために、視覚関連対応アダプタを導入する。 いくつかのベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,SPT法はベースライン法を著しく上回る性能を示し,その有効性を検証した。 モデルとコードはオンラインで入手できる。

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