論文の概要: Unbiased Region-Language Alignment for Open-Vocabulary Dense Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06244v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 07:19:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:40:48.227232
• Title: Unbiased Region-Language Alignment for Open-Vocabulary Dense Prediction
• Title（参考訳）: 開語彙密度予測のための非バイアス領域言語アライメント
• Authors: Yunheng Li, Yuxuan Li, Quansheng Zeng, Wenhai Wang, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng,
• Abstract要約: 事前訓練された視覚言語モデル(VLM)は、印象的なゼロショット認識能力を示したが、それでも高密度予測タスクでは性能が劣っている。 提案するDenseVLMは,非バイアスの領域言語アライメントを,強力な事前学習型VLM表現から学習するためのフレームワークである。 DenseVLMは、オープン語彙オブジェクト検出および画像分割法において、元のVLMを直接置き換えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.67150791183126
• License:
• Abstract: Pre-trained vision-language models (VLMs), such as CLIP, have demonstrated impressive zero-shot recognition capability, but still underperform in dense prediction tasks. Self-distillation recently is emerging as a promising approach for fine-tuning VLMs to better adapt to local regions without requiring extensive annotations. However, previous state-of-the-art approaches often suffer from significant `foreground bias', where models tend to wrongly identify background regions as foreground objects. To alleviate this issue, we propose DenseVLM, a framework designed to learn unbiased region-language alignment from powerful pre-trained VLM representations. To alleviate this issue, we propose DenseVLM, a framework designed to learn unbiased region-language alignment from powerful pre-trained VLM representations. DenseVLM leverages the pre-trained VLM to retrieve categories for unlabeled regions and then decouples the interference between foreground and background features. We show that DenseVLM can directly replace the original VLM in open-vocabulary object detection and image segmentation methods, leading to notable performance improvements. Furthermore, it exhibits promising zero-shot scalability when training on more extensive and diverse datasets. Our code is available at https://github.com/HVision-NKU/DenseVLM.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような事前訓練された視覚言語モデル(VLM)は、印象的なゼロショット認識能力を示しているが、それでも高密度予測タスクでは性能が劣っている。 最近の自己蒸留は、広範囲なアノテーションを必要とせず、ローカルな領域に適応するための微調整VLMのための有望なアプローチとして現れている。 しかし、従来の最先端アプローチでは、モデルが背景領域を前景オブジェクトとして誤って識別する傾向にある、重大な「地上バイアス」に悩まされることが多い。 この問題を軽減するために、我々は、強力な事前学習されたVLM表現から非バイアスの領域言語アライメントを学習するためのフレームワークであるDenseVLMを提案する。 この問題を軽減するために、我々は、強力な事前学習されたVLM表現から非バイアスの領域言語アライメントを学習するためのフレームワークであるDenseVLMを提案する。 DenseVLMはトレーニング済みのVLMを利用してラベルのない領域のカテゴリを検索し、前景と背景の特徴の干渉を分離する。 DenseVLMは、オープン語彙オブジェクト検出および画像分割法において、元のVLMを直接置き換えることが可能であることを示し、顕著な性能改善を実現している。 さらに、より広範囲で多様なデータセットのトレーニングでは、ゼロショットのスケーラビリティが期待できる。 私たちのコードはhttps://github.com/HVision-NKU/DenseVLM.comで公開されています。

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