論文の概要: Quantifying the Limits of Segmentation Foundation Models: Modeling Challenges in Segmenting Tree-Like and Low-Contrast Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04243v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 14:42:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:42:39.767012
• Title: Quantifying the Limits of Segmentation Foundation Models: Modeling Challenges in Segmenting Tree-Like and Low-Contrast Objects
• Title（参考訳）: セグメンテーション基礎モデルの限界の定量化:木のような低コントラストオブジェクトのセグメンテーションにおける課題のモデル化
• Authors: Yixin Zhang, Nicholas Konz, Kevin Kramer, Maciej A. Mazurowski,
• Abstract要約: 本研究は,対象樹状度とテクスチュラルセパビリティを定量化するための解釈可能な指標を提案する。 慎重に制御された合成実験と実世界のデータセットにおいて、SFMの性能はこれらの要因と顕著に相関していることを示す。 モデルでは局所構造をグローバルなテクスチャと誤解釈し、過剰なセグメンテーションや類似した背景からのオブジェクトの識別が困難になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.311084447321234
• License:
• Abstract: Image segmentation foundation models (SFMs) like Segment Anything Model (SAM) have achieved impressive zero-shot and interactive segmentation across diverse domains. However, they struggle to segment objects with certain structures, particularly those with dense, tree-like morphology and low textural contrast from their surroundings. These failure modes are crucial for understanding the limitations of SFMs in real-world applications. To systematically study this issue, we introduce interpretable metrics quantifying object tree-likeness and textural separability. On carefully controlled synthetic experiments and real-world datasets, we show that SFM performance (e.g., SAM, SAM 2, HQ-SAM) noticeably correlates with these factors. We link these failures to "textural confusion", where models misinterpret local structure as global texture, causing over-segmentation or difficulty distinguishing objects from similar backgrounds. Notably, targeted fine-tuning fails to resolve this issue, indicating a fundamental limitation. Our study provides the first quantitative framework for modeling the behavior of SFMs on challenging structures, offering interpretable insights into their segmentation capabilities.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) のようなイメージセグメンテーション基礎モデル (SFM) は、様々な領域にわたる印象的なゼロショットとインタラクティブセグメンテーションを実現している。 しかし、特定の構造、特に高密度で木のような形態を持ち、周囲と低テクスチュラルなコントラストを持つ物体の分割に苦慮している。 これらの障害モードは、現実世界のアプリケーションにおけるSFMの限界を理解するために重要である。 この問題を体系的に研究するために,本研究では,オブジェクトツリー類似性とテクスチャ分離性の定量化のための解釈可能な指標を提案する。 慎重に制御された合成実験と実世界のデータセットにおいて,SFMの性能(SAM,SAM2,HQ-SAM)がこれらの要因と顕著に相関していることを示す。 モデルでは局所構造をグローバルなテクスチャと誤解釈し、過剰なセグメンテーションや類似した背景からのオブジェクトの識別が困難になる。 特に、目標とする微調整はこの問題を解決できず、根本的な制限が示される。 本研究は,SFMの動作を課題構造に基づいて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,そのセグメンテーション能力に関する解釈可能な洞察を提供する。

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