論文の概要: FLOSS: Free Lunch in Open-vocabulary Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10487v2
• Date: Wed, 30 Jul 2025 14:39:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 14:05:50.959622
• Title: FLOSS: Free Lunch in Open-vocabulary Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: FLOSS:オープンボキャブラリセマンティックセグメンテーションにおけるフリーランチ
• Authors: Yasser Benigmim, Mohammad Fahes, Tuan-Hung Vu, Andrei Bursuc, Raoul de Charette,
• Abstract要約: 本稿では,OVSS(Open-Vocabulary Semantic)における平均的なクラスワイドテキスト埋め込みの実践に挑戦する。 ラベル付きデータやトレーニングを使わずにクラスエキスパートを推定する新しいアプローチを導入する。 単テンポレート分類器のクラスワイド予測エントロピーを利用して、最も信頼性の高いクラスエキスパートとして最も低いエントロピーを得るものを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.106772176792653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we challenge the conventional practice in Open-Vocabulary Semantic Segmentation (OVSS) of using averaged class-wise text embeddings, which are typically obtained by encoding each class name with multiple templates (e.g., a photo of <class>, a sketch of a <class>). We investigate the impact of templates for OVSS, and find that for each class, there exist single-template classifiers--which we refer to as class-experts--that significantly outperform the conventional averaged classifier. First, to identify these class-experts, we introduce a novel approach that estimates them without any labeled data or training. By leveraging the class-wise prediction entropy of single-template classifiers, we select those yielding the lowest entropy as the most reliable class-experts. Second, we combine the outputs of class-experts in a new fusion process. Our plug-and-play method, coined FLOSS, is orthogonal and complementary to existing OVSS methods, offering an improvement without the need for additional labels or training. Extensive experiments show that FLOSS consistently enhances state-of-the-art OVSS models, generalizes well across datasets with different distribution shifts, and delivers substantial improvements in low-data scenarios where only a few unlabeled images are available. Our code is available at https://github.com/yasserben/FLOSS .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のテンプレートで各クラス名をエンコードして得られる平均級テキスト埋め込みを用いたオープン語彙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)の慣行に挑戦する(例:<class>の写真,<class>のスケッチ)。 我々は,OVSSのテンプレートの影響を調査し,各クラスに対して,従来の平均分類器よりもはるかに優れた単一テンプレート分類器が存在することを確認した。 まず、これらのクラスエキスパートを特定するために、ラベル付きデータやトレーニングを使わずにそれらを推定する新しいアプローチを導入する。 単テンポレート分類器のクラスワイド予測エントロピーを利用して、最も信頼性の高いクラスエキスパートとして最も低いエントロピーを得るものを選択する。 第2に、新しい融合プロセスにおいて、クラスエキスパートの出力を結合する。 FLOSSと呼ばれるプラグイン・アンド・プレイ方式は,既存のOVSS法と直交し,追加ラベルやトレーニングを必要とせずに改善する。 広範な実験によると、FLOSSは最先端のOVSSモデルを一貫して強化し、分散シフトの異なるデータセットをまたがって適切に一般化し、ラベルなしのイメージがわずかであるローデータシナリオで大幅に改善されている。 私たちのコードはhttps://github.com/yasserben/FLOSS で利用可能です。

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