論文の概要: Leveraging Segment Anything Model for Source-Free Domain Adaptation via Dual Feature Guided Auto-Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08527v3
• Date: Sat, 12 Jul 2025 11:00:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 14:36:07.147071
• Title: Leveraging Segment Anything Model for Source-Free Domain Adaptation via Dual Feature Guided Auto-Prompting
• Title（参考訳）: Dual Feature Guided Auto-Promptingによるソースフリードメイン適応のためのセグメンテーションモデル
• Authors: Zheang Huai, Hui Tang, Yi Li, Zhuangzhuang Chen, Xiaomeng Li,
• Abstract要約: セグメンテーションのためのソースフリードメイン適応(SFDA)は、ソースドメインでトレーニングされたモデルを適用して、ターゲットドメインでうまく機能することを目的としている。 私たちはSegment Anything Model for SFDAの可能性を初めて探求し、正確なバウンディングボックスプロンプトを自動的に見つけました。 ボックスプロンプトを検索するための新しいDual Feature Guided (DFG) 自動プロンプト手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.640695608089796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Source-free domain adaptation (SFDA) for segmentation aims at adapting a model trained in the source domain to perform well in the target domain with only the source model and unlabeled target data. Inspired by the recent success of Segment Anything Model (SAM) which exhibits the generality of segmenting images of various modalities and in different domains given human-annotated prompts like bounding boxes or points, we for the first time explore the potentials of Segment Anything Model for SFDA via automatedly finding an accurate bounding box prompt. We find that the bounding boxes directly generated with existing SFDA approaches are defective due to the domain gap. To tackle this issue, we propose a novel Dual Feature Guided (DFG) auto-prompting approach to search for the box prompt. Specifically, the source model is first trained in a feature aggregation phase, which not only preliminarily adapts the source model to the target domain but also builds a feature distribution well-prepared for box prompt search. In the second phase, based on two feature distribution observations, we gradually expand the box prompt with the guidance of the target model feature and the SAM feature to handle the class-wise clustered target features and the class-wise dispersed target features, respectively. To remove the potentially enlarged false positive regions caused by the over-confident prediction of the target model, the refined pseudo-labels produced by SAM are further postprocessed based on connectivity analysis. Experiments on 3D and 2D datasets indicate that our approach yields superior performance compared to conventional methods. Code is available at https://github.com/xmed-lab/DFG.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーションのためのソースフリードメイン適応(SFDA)は、ソースモデルと未ラベルのターゲットデータのみを使用して、ソースドメインでトレーニングされたモデルをターゲットドメインでうまく動作させるために適応することを目的としている。 最近のSegment Anything Model(SAM)の成功にインスパイアされ、さまざまなモダリティや異なるドメインにおいて、境界ボックスやポイントのような人間に注釈付けされたプロンプトが与えられ、我々は、正確な境界ボックスプロンプトを自動的に見つけることによって、Segment Anything Model for SFDAのポテンシャルを初めて探求した。 既存のSFDAアプローチで直接生成されるバウンディングボックスは、ドメインギャップのために欠陥があることがわかった。 この問題に対処するために,ボックスプロンプトを検索するための新しいDual Feature Guided (DFG) 自動プロンプト手法を提案する。 具体的には、まず、ソースモデルをターゲットドメインにプリミティブに適応させるだけでなく、ボックスプロンプト検索用に適切に準備された特徴分布を構築する機能集約フェーズで訓練する。 第2フェーズでは,2つの特徴分布観測に基づいて,ターゲットモデル特徴とSAM特徴の誘導によりボックスプロンプトを徐々に拡張し,クラスワイドクラスタ化ターゲット特徴とクラスワイド分散ターゲット特徴をそれぞれ扱う。 ターゲットモデルの過信予測による潜在的に拡大された偽陽性領域を除去するために、SAMによって生成された洗練された擬似ラベルを接続解析に基づいて後処理する。 3Dおよび2Dデータセットの実験から,本手法は従来の手法に比べて優れた性能を示すことが示された。 コードはhttps://github.com/xmed-lab/DFG.comで入手できる。

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