論文の概要: DreamMask: Boosting Open-vocabulary Panoptic Segmentation with Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02048v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 19:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:30.889079
• Title: DreamMask: Boosting Open-vocabulary Panoptic Segmentation with Synthetic Data
• Title（参考訳）: DreamMask: 人工データによるオープンボキャブラリパノプティクスのセグメンテーション
• Authors: Yuanpeng Tu, Xi Chen, Ser-Nam Lim, Hengshuang Zhao,
• Abstract要約: オープンな語彙設定でトレーニングデータを生成する方法と、実データと合成データの両方でモデルをトレーニングする方法を探索するDreamMaskを提案する。 一般的に、DreamMaskは大規模なトレーニングデータの収集を著しく単純化し、既存のメソッドのプラグイン・アンド・プレイ・エンハンスメントとして機能する。 例えば、COCOで訓練しADE20Kで試験すると、ドリームマスクを装備したモデルは以前の最先端の2.1% mIoUよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.62554324594797
• License:
• Abstract: Open-vocabulary panoptic segmentation has received significant attention due to its applicability in the real world. Despite claims of robust generalization, we find that the advancements of previous works are attributed mainly on trained categories, exposing a lack of generalization to novel classes. In this paper, we explore boosting existing models from a data-centric perspective. We propose DreamMask, which systematically explores how to generate training data in the open-vocabulary setting, and how to train the model with both real and synthetic data. For the first part, we propose an automatic data generation pipeline with off-the-shelf models. We propose crucial designs for vocabulary expansion, layout arrangement, data filtering, etc. Equipped with these techniques, our generated data could significantly outperform the manually collected web data. To train the model with generated data, a synthetic-real alignment loss is designed to bridge the representation gap, bringing noticeable improvements across multiple benchmarks. In general, DreamMask significantly simplifies the collection of large-scale training data, serving as a plug-and-play enhancement for existing methods. For instance, when trained on COCO and tested on ADE20K, the model equipped with DreamMask outperforms the previous state-of-the-art by a substantial margin of 2.1% mIoU.
• Abstract（参考訳）: オープン・ボキャブラリ・パノプティクス・セグメンテーションは,実世界の応用性から注目されている。 堅牢な一般化の主張にもかかわらず、以前の作品の進歩は主に訓練されたカテゴリーによるもので、新しいクラスへの一般化の欠如が露呈している。 本稿では,データ中心の観点から既存モデルの強化について検討する。 本研究では,オープン語彙設定における学習データの生成方法と,実データと合成データの両方を用いてモデルをトレーニングする方法を体系的に検討するDreamMaskを提案する。 まず,市販モデルを用いた自動データ生成パイプラインを提案する。 本稿では,語彙拡張,レイアウトアレンジメント,データフィルタリングなどの重要な設計を提案する。 これらの手法により、我々の生成したデータは、手作業で収集したWebデータよりも大幅に優れる。 生成したデータでモデルをトレーニングするために、合成リアルアライメント損失は、表現ギャップを橋渡しし、複数のベンチマークで顕著な改善をもたらすように設計されている。 一般的に、DreamMaskは大規模なトレーニングデータの収集を著しく単純化し、既存のメソッドのプラグイン・アンド・プレイ・エンハンスメントとして機能する。 例えば、COCOで訓練しADE20Kで試験すると、ドリームマスクを装備したモデルは以前の最先端の2.1% mIoUよりも優れていた。

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