論文の概要: Beyond-Labels: Advancing Open-Vocabulary Segmentation With Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16769v2
• Date: Wed, 29 Jan 2025 04:34:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 12:31:28.291017
• Title: Beyond-Labels: Advancing Open-Vocabulary Segmentation With Vision-Language Models
• Title（参考訳）: Beyond-Labels: ビジョンランゲージモデルによるオープンボキャブラリセグメンテーションの促進
• Authors: Muhammad Atta ur Rahman,
• Abstract要約: 自己教師付き学習は、効果的に訓練された場合、多数の画像や言語処理の問題を解決することができる。 本研究は, セマンティックセグメンテーションタスクにおいて, 以前に学習した基礎モデルの簡易かつ効率的な抽出法について検討した。 本研究は,少数の画像分割データを用いて,凍結画像表現と言語概念を融合する軽量トランスフォーマーベース融合モジュールであるBeyond-Labelsを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Self-supervised learning can resolve numerous image or linguistic processing problems when effectively trained. This study investigated simple yet efficient methods for adaping previously learned foundation models for open-vocabulary semantic segmentation tasks. Our research proposed "Beyond-Labels," a lightweight transformer-based fusion module that uses a handful of image segmentation data to fuse frozen image representations with language concepts. Furthermore, we efficiently captured positional information in images using Fourier embeddings, thus improving the generalization across various image sizes. Extensive ablation tests were performed to investigate the important components of our proposed method; when tested against the common benchmark PASCAL-5i, it demonstrated superior performance despite being trained on frozen image and language characteristics.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、効果的に訓練された場合、多数の画像や言語処理の問題を解決することができる。 本研究では,オープン語彙セマンティックセグメンテーションタスクのための学習済み基礎モデルの簡易かつ効率的な抽出法について検討した。 本研究は,少数の画像分割データを用いて,凍結画像表現と言語概念を融合する軽量トランスフォーマーベース融合モジュールであるBeyond-Labelsを提案する。 さらに、フーリエ埋め込みを用いて画像の位置情報を効率的に取得し、様々な画像サイズでの一般化を改善する。 PASCAL-5iを用いた実験では,凍結画像と言語特性を訓練したにもかかわらず,優れた性能を示した。

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