論文の概要: SketchYourSeg: Mask-Free Subjective Image Segmentation via Freehand Sketches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16022v2
• Date: Mon, 17 Mar 2025 21:44:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:12:07.472220
• Title: SketchYourSeg: Mask-Free Subjective Image Segmentation via Freehand Sketches
• Title（参考訳）: SketchYourSeg: フリーハンドスケッチによるマスクフリーの主観的イメージセグメンテーション
• Authors: Subhadeep Koley, Viswanatha Reddy Gajjala, Aneeshan Sain, Pinaki Nath Chowdhury, Tao Xiang, Ayan Kumar Bhunia, Yi-Zhe Song,
• Abstract要約: SketchYourSegは、主観的なイメージセグメンテーションのための強力なクエリモダリティとして、フリーハンドスケッチを確立している。 我々の評価は、様々なベンチマークで既存のアプローチよりも優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.1810651297801
• License:
• Abstract: We introduce SketchYourSeg, a novel framework that establishes freehand sketches as a powerful query modality for subjective image segmentation across entire galleries through a single exemplar sketch. Unlike text prompts that struggle with spatial specificity or interactive methods confined to single-image operations, sketches naturally combine semantic intent with structural precision. This unique dual encoding enables precise visual disambiguation for segmentation tasks where text descriptions would be cumbersome or ambiguous -- such as distinguishing between visually similar instances, specifying exact part boundaries, or indicating spatial relationships in composed concepts. Our approach addresses three fundamental challenges: (i) eliminating the need for pixel-perfect annotation masks during training with a mask-free framework; (ii) creating a synergistic relationship between sketch-based image retrieval (SBIR) models and foundation models (CLIP/DINOv2) where the former provides training signals while the latter generates masks; and (iii) enabling multi-granular segmentation capabilities through purpose-made sketch augmentation strategies. Our extensive evaluations demonstrate superior performance over existing approaches across diverse benchmarks, establishing a new paradigm for user-guided image segmentation that balances precision with efficiency.
• Abstract（参考訳）: スケッチユールセグ(SketchYourSeg)は、画廊全体にわたる主観的イメージセグメンテーションのための強力なクエリーモダリティとしてフリーハンドスケッチを確立する新しいフレームワークである。 空間的特異性や単画像操作に限られる対話的手法に苦しむテキストプロンプトとは異なり、スケッチは自然に意味的意図と構造的精度を組み合わせている。 このユニークなデュアルエンコーディングは、視覚的に類似したインスタンスの区別、正確な部分境界の指定、合成概念における空間的関係の表示など、テキスト記述が煩雑で曖昧なセグメンテーションタスクの正確な視覚的曖昧化を可能にする。 私たちのアプローチは3つの根本的な課題に対処しています。 一 面のない枠組みで修行する際、画素完全アノテーションマスクの必要をなくすこと。 (二)スケッチベース画像検索(SBIR)モデルと基礎モデル(CLIP/DINOv2)の相乗関係を作成し、前者はトレーニング信号を提供し、後者はマスクを生成する。 三 スケッチ増強戦略により多粒性セグメンテーション機能を実現すること。 提案手法は,様々なベンチマークにおいて既存手法よりも優れた性能を示し,精度と効率のバランスをとるユーザガイド画像分割のための新しいパラダイムを確立した。

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