論文の概要: Test-Time Optimization for Domain Adaptive Open Vocabulary Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04696v2
• Date: Sat, 08 Mar 2025 11:17:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:05.886086
• Title: Test-Time Optimization for Domain Adaptive Open Vocabulary Segmentation
• Title（参考訳）: ドメイン適応型オープン語彙セグメンテーションのためのテスト時間最適化
• Authors: Ulindu De Silva, Didula Samaraweera, Sasini Wanigathunga, Kavindu Kariyawasam, Kanchana Ranasinghe, Muzammal Naseer, Ranga Rodrigo,
• Abstract要約: Seg-TTOはゼロショットでオープンなセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークである。 このギャップに対処するために、セグメンテーション固有のテスト時間最適化にフォーカスします。 Seg-TTOは明確なパフォーマンス向上(いくつかのデータセットで最大27%のmIoU増加)を示し、新たな最先端の確立を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.941958367737408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Seg-TTO, a novel framework for zero-shot, open-vocabulary semantic segmentation (OVSS), designed to excel in specialized domain tasks. While current open-vocabulary approaches show impressive performance on standard segmentation benchmarks under zero-shot settings, they fall short of supervised counterparts on highly domain-specific datasets. We focus on segmentation-specific test-time optimization to address this gap. Segmentation requires an understanding of multiple concepts within a single image while retaining the locality and spatial structure of representations. We propose a novel self-supervised objective adhering to these requirements and use it to align the model parameters with input images at test time. In the textual modality, we learn multiple embeddings for each category to capture diverse concepts within an image, while in the visual modality, we calculate pixel-level losses followed by embedding aggregation operations specific to preserving spatial structure. Our resulting framework termed Seg-TTO is a plug-and-play module. We integrate Seg-TTO with three state-of-the-art OVSS approaches and evaluate across 22 challenging OVSS tasks covering a range of specialized domains. Our Seg-TTO demonstrates clear performance improvements (up to 27% mIoU increase on some datasets) establishing new state-of-the-art. Our code and models will be released publicly.
• Abstract（参考訳）: 我々は、特殊ドメインタスクを最適化するために設計された、ゼロショットでオープンなセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス(OVSS)のための新しいフレームワークであるSeg-TTOを提案する。 現在のオープンボキャブラリアプローチでは、ゼロショット設定下での標準セグメンテーションベンチマークでは印象的なパフォーマンスを示しているが、ドメイン固有のデータセットでは、教師付きセグメンテーションには達していない。 このギャップに対処するために、セグメンテーション固有のテスト時間最適化にフォーカスします。 セグメンテーションは、表現の局所性と空間構造を維持しながら、1つの画像内の複数の概念を理解する必要がある。 本稿では,これらの要件を順守し,モデルパラメータをテスト時に入力画像と整合させる手法を提案する。 テキストモダリティでは、各カテゴリの複数の埋め込みを学習し、画像内の様々な概念をキャプチャし、視覚的モダリティでは、ピクセルレベルの損失を計算し、次いで空間構造を保存するための埋め込みアグリゲーション操作を行う。 結果として、Seg-TTOと呼ばれるフレームワークは、プラグイン・アンド・プレイモジュールです。 我々は、Seg-TTOを最先端の3つのOVSSアプローチと統合し、様々な専門ドメインをカバーする22の課題のOVSSタスクを評価する。 当社のSeg-TTOでは、パフォーマンスの改善(いくつかのデータセットで最大27%のmIoU増加)が、新たな最先端の確立を実現しています。 私たちのコードとモデルは公開されます。

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