論文の概要: Quantifying the Limits of Segment Anything Model: Analyzing Challenges in Segmenting Tree-Like and Low-Contrast Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04243v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 15:25:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 20:43:02.112304
• Title: Quantifying the Limits of Segment Anything Model: Analyzing Challenges in Segmenting Tree-Like and Low-Contrast Structures
• Title（参考訳）: セグメンテーションモデルにおける限界の定量化:木状構造と低コントラスト構造のセグメンテーションにおける課題の分析
• Authors: Yixin Zhang, Nicholas Konz, Kevin Kramer, Maciej A. Mazurowski,
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は、さまざまなドメインをまたいだインタラクティブかつゼロショットセグメンテーションにおいて、素晴らしいパフォーマンスを示している。 SAMは特定の種類のオブジェクト、特に密度の高い木のような構造と低テクスチャコントラストを特徴とするオブジェクトと競合する。 本研究では,木状性とテクスチャ分離性という2つの重要なオブジェクト特性を定量化する指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.311084447321234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segment Anything Model (SAM) has shown impressive performance in interactive and zero-shot segmentation across diverse domains, suggesting that they have learned a general concept of "objects" from their large-scale training. However, we observed that SAM struggles with certain types of objects, particularly those featuring dense, tree-like structures and low textural contrast from their surroundings. These failure modes are critical for understanding its limitations in real-world use. In order to systematically examine this issue, we propose metrics to quantify two key object characteristics: tree-likeness and textural separability. Through extensive controlled synthetic experiments and testing on real datasets, we demonstrate that SAM's performance is noticeably correlated with these factors. We link these behaviors under the concept of "textural confusion", where SAM misinterprets local structure as global texture, leading to over-segmentation, or struggles to differentiate objects from similarly textured backgrounds. These findings offer the first quantitative framework to model SAM's challenges, providing valuable insights into its limitations and guiding future improvements for vision foundation models.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)は、さまざまなドメインにわたる対話的およびゼロショットセグメンテーションにおいて、印象的なパフォーマンスを示し、大規模なトレーニングから"オブジェクト"という一般的な概念を学んだことを示唆している。 しかし、SAMは特定の種類のオブジェクト、特に密度の高い木のような構造と周囲との低テクスチャコントラストを特徴とするオブジェクトと競合する。 これらの障害モードは、実世界での使用における限界を理解するために重要である。 この問題を体系的に検討するために,木状性とテクスチャ分離性という2つの重要な対象特性を定量化する指標を提案する。 大規模に制御された合成実験と実際のデータセットでの試験により,SAMの性能がこれらの要因と顕著に相関していることが実証された。 SAMは局所構造をグローバルなテクスチャと誤解し、過剰なセグメンテーションや、同様にテクスチャ化された背景からオブジェクトを区別するのに苦労する。 これらの発見はSAMの課題をモデル化するための最初の定量的フレームワークを提供し、その限界についての貴重な洞察を提供し、ビジョン基盤モデルの将来の改善を導く。

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