論文の概要: DC-TTA: Divide-and-Conquer Framework for Test-Time Adaptation of Interactive Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23104v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 06:10:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.719056
• Title: DC-TTA: Divide-and-Conquer Framework for Test-Time Adaptation of Interactive Segmentation
• Title（参考訳）: DC-TTA: 対話型セグメンテーションの試験時間適応のための分数処理フレームワーク
• Authors: Jihun Kim, Hoyong Kwon, Hyeokjun Kweon, Wooseong Jeong, Kuk-Jin Yoon,
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は、特殊なドメインや複雑なシナリオを扱う場合に苦労する。 ユーザインタラクションを監視として活用し,SAMをサンプル単位に適応させる新しいテスト時間適応フレームワークであるDC-TTAを提案する。 適応モデルをマージして、各サブセットから専門知識を統合する統一予測器を形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.61390172830764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interactive segmentation (IS) allows users to iteratively refine object boundaries with minimal cues, such as positive and negative clicks. While the Segment Anything Model (SAM) has garnered attention in the IS community for its promptable segmentation capabilities, it often struggles in specialized domains or when handling complex scenarios (e.g., camouflaged or multi-part objects). To overcome these challenges, we propose DC-TTA, a novel test-time adaptation (TTA) framework that adapts SAM on a per-sample basis by leveraging user interactions as supervision. Instead of forcing a single model to incorporate all user clicks at once, DC-TTA partitions the clicks into more coherent subsets, each processed independently via TTA with a separated model. This Divide-and-Conquer strategy reduces conflicts among diverse cues and enables more localized updates. Finally, we merge the adapted models to form a unified predictor that integrates the specialized knowledge from each subset. Experimental results across various benchmarks demonstrate that DC-TTA significantly outperforms SAM's zero-shot results and conventional TTA methods, effectively handling complex tasks such as camouflaged object segmentation with fewer interactions and improved accuracy.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブセグメンテーション(IS)では、ポジティブクリックやネガティブクリックなど、最小限のキューでオブジェクト境界を反復的に洗練することができる。 SAM(Segment Anything Model)は、ISコミュニティにおいて、迅速なセグメンテーション機能のために注目を集めているが、しばしば専門のドメインや複雑なシナリオ(例:camouflagedまたは multi-part objects)を扱う際に苦労している。 これらの課題を克服するために,ユーザインタラクションを監視として活用し,SAMをサンプル単位で適応する新しいテスト時間適応(TTA)フレームワークであるDC-TTAを提案する。 1つのモデルを一度にすべてのユーザクリックを組み込むように強制するのではなく、DC-TTAはクリックをより一貫性のあるサブセットに分割する。 このDivide-and-Conquer戦略は、さまざまなキュー間の競合を低減し、よりローカライズされた更新を可能にする。 最後に、適応されたモデルをマージして、各サブセットから専門知識を統合する統一予測器を形成する。 様々なベンチマークによる実験結果から、DC-TTAはSAMのゼロショット結果と従来のTTA法を著しく上回り、カモフラージュされたオブジェクトセグメンテーションなどの複雑なタスクを少ないインタラクションで効果的に処理し、精度を向上することが示された。

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