Fugu-MT 論文翻訳(概要): One-shot In-context Part Segmentation

論文の概要: One-shot In-context Part Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01144v1
Date: Mon, 03 Mar 2025 03:50:54 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-05 18:50:37.807542
Title: One-shot In-context Part Segmentation
Title（参考訳）: One-shot In-context Part Segmentation
Authors: Zhenqi Dai, Ting Liu, Xingxing Zhang, Yunchao Wei, Yanning Zhang,
Abstract要約: パートセグメンテーションの課題に取り組むために,One-shot In-context Part (OIParts) フレームワークを提案する。私たちのフレームワークは、トレーニングのない、フレキシブルで、データ効率のよいパートセグメンテーションに対して、新しいアプローチを提供します。我々は多種多様な対象カテゴリで顕著なセグメンテーション性能を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 97.77292483684877
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present the One-shot In-context Part Segmentation (OIParts) framework, designed to tackle the challenges of part segmentation by leveraging visual foundation models (VFMs). Existing training-based one-shot part segmentation methods that utilize VFMs encounter difficulties when faced with scenarios where the one-shot image and test image exhibit significant variance in appearance and perspective, or when the object in the test image is partially visible. We argue that training on the one-shot example often leads to overfitting, thereby compromising the model's generalization capability. Our framework offers a novel approach to part segmentation that is training-free, flexible, and data-efficient, requiring only a single in-context example for precise segmentation with superior generalization ability. By thoroughly exploring the complementary strengths of VFMs, specifically DINOv2 and Stable Diffusion, we introduce an adaptive channel selection approach by minimizing the intra-class distance for better exploiting these two features, thereby enhancing the discriminatory power of the extracted features for the fine-grained parts. We have achieved remarkable segmentation performance across diverse object categories. The OIParts framework not only eliminates the need for extensive labeled data but also demonstrates superior generalization ability. Through comprehensive experimentation on three benchmark datasets, we have demonstrated the superiority of our proposed method over existing part segmentation approaches in one-shot settings.
Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚的基礎モデル(VFM)を活用することで,部分分割の課題に対処するためのワンショット・インコンテキスト・パート・セグメンテーション(OIParts)フレームワークを提案する。既存のトレーニングベースでVFMを利用したワンショット部分分割法では、ワンショット画像とテスト画像が外観や視点に有意なばらつきを示す場合や、テスト画像内の物体が部分的に見える場合など、困難に直面する。単発例でのトレーニングは、しばしば過度に適合し、それによってモデルの一般化能力を損なう。我々のフレームワークは、トレーニングのない、フレキシブルで、データ効率のよいパートセグメンテーションに新しいアプローチを提供し、より優れた一般化能力を備えた正確なセグメンテーションのために、単一のインコンテキストの例しか必要としない。 VFMの相補的強度、特にDINOv2と安定拡散を徹底的に探求することにより、これらの2つの特徴をより有効活用するためにクラス内距離を最小化し、抽出した特徴の微粒化に対する識別力を高める適応チャネル選択手法を導入する。我々は多種多様な対象カテゴリで顕著なセグメンテーション性能を達成した。 OIPartsフレームワークは、広範なラベル付きデータの必要性をなくすだけでなく、より優れた一般化能力を示す。 3つのベンチマークデータセットの総合的な実験を通じて,提案手法が既存の部分分割手法よりも1ショット設定で優れていることを実証した。

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