論文の概要: Vision-Centric Representation-Efficient Fine-Tuning for Robust Universal Foreground Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14481v1
• Date: Sun, 20 Apr 2025 04:12:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 00:17:36.834767
• Title: Vision-Centric Representation-Efficient Fine-Tuning for Robust Universal Foreground Segmentation
• Title（参考訳）: ロバストなユニバーサルフォアグラウンドセグメンテーションのための視覚中心表現効率の良いファインチューニング
• Authors: Guoyi Zhang, Siyang Chen, Guangsheng Xu, Han Wang, Xiaohu Zhang,
• Abstract要約: 前景のセグメンテーションはシーン理解に不可欠であるが、視覚基盤モデル(VFM)のパラメータ効率の良い微調整(PEFT)は複雑なシナリオでしばしば失敗する。 LSR-ST(Ladder Shape-bias Representation Side-tuning)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.326302374594885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foreground segmentation is crucial for scene understanding, yet parameter-efficient fine-tuning (PEFT) of vision foundation models (VFMs) often fails in complex scenarios, such as camouflage and infrared imagery. We attribute this challenge to the inherent texture bias in VFMs, which is exacerbated during fine-tuning and limits generalization in texture-sparse environments. To address this, we propose Ladder Shape-bias Representation Side-tuning (LSR-ST), a lightweight PEFT framework that enhances model robustness by introducing shape-biased inductive priors. LSR-ST captures shape-aware features using a simple HDConv Block, which integrates large-kernel attention and residual learning. The method satisfies three key conditions for inducing shape bias: large receptive fields, multi-order feature interactions, and sparse connectivity. Our analysis reveals that these improvements stem from representation efficiency-the ability to extract task-relevant, structurally grounded features while minimizing redundancy. We formalize this concept via Information Bottleneck theory and advocate for it as a key PEFT objective. Unlike traditional NLP paradigms that focus on optimizing parameters and memory, visual tasks require models that extract task-defined semantics, rather than just relying on pre-encoded features. This shift enables our approach to move beyond conventional trade-offs, offering more robust and generalizable solutions for vision tasks. With minimal changes to SAM2-UNet, LSR-ST achieves consistent improvements across 17 datasets and 6 tasks using only 4.719M trainable parameters. These results highlight the potential of representation efficiency for robust and adaptable VFMs within complex visual environments.
• Abstract（参考訳）: 前景のセグメンテーションはシーン理解に不可欠であるが、視覚基盤モデル(VFM)のパラメータ効率の良い微調整(PEFT)は、カモフラージュや赤外線画像のような複雑なシナリオでしばしば失敗する。 この課題は,VFMのテクスチャバイアスが微調整時に悪化し,テクスチャスパース環境における一般化が制限されていることに起因する。 そこで本稿では, モデルロバスト性を向上させる軽量PEFTフレームワークであるLadder Shape-bias Representation Side-tuning (LSR-ST)を提案する。 LSR-STは、大きなカーネルの注意と残留学習を統合するシンプルなHDConv Blockを使用して、形状認識機能をキャプチャする。 本手法は, 形状バイアスを誘発する3つの重要な条件を満たす。 これらの改善は, 冗長性を最小化しつつ, タスク関連, 構造的基盤的特徴を抽出する, 表現効率の向上に起因していることが明らかとなった。 我々は,この概念をインフォメーション・ボトルネック理論で定式化し,鍵となるPEFTの目的として提唱する。 パラメータとメモリの最適化に重点を置く従来のNLPパラダイムとは異なり、視覚タスクは、事前に符号化された機能に頼るのではなく、タスク定義のセマンティクスを抽出するモデルを必要とする。 このシフトにより、私たちのアプローチは従来のトレードオフを超えて、ビジョンタスクをより堅牢で一般化可能なソリューションを提供することができます。 SAM2-UNetの最小限の変更により、LSR-STは17のデータセットと6つのタスクで、トレーニング可能なパラメータは4.719Mのみである。 これらの結果は、複雑な視覚環境における堅牢で適応可能なVFMの表現効率の可能性を強調している。

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