論文の概要: No time to train! Training-Free Reference-Based Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02798v2
• Date: Sat, 05 Jul 2025 08:15:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 13:42:26.923009
• Title: No time to train! Training-Free Reference-Based Instance Segmentation
• Title（参考訳）: トレーニング時間なし! トレーニング不要の参照ベースのインスタンスセグメンテーション
• Authors: Miguel Espinosa, Chenhongyi Yang, Linus Ericsson, Steven McDonagh, Elliot J. Crowley,
• Abstract要約: 本研究は,少数の参照画像のみを備える場合のオブジェクトセグメンテーションの課題について検討する。 我々の重要な洞察は、ファンデーションモデルによって学習された強力なセマンティック・プライドを活用して、参照とターゲット画像の間の対応する領域を特定することである。 対応によって、下流タスクのためのインスタンスレベルのセグメンテーションマスクの自動生成が可能になり、マルチステージのトレーニング不要な方法でアイデアをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.061599989448867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The performance of image segmentation models has historically been constrained by the high cost of collecting large-scale annotated data. The Segment Anything Model (SAM) alleviates this original problem through a promptable, semantics-agnostic, segmentation paradigm and yet still requires manual visual-prompts or complex domain-dependent prompt-generation rules to process a new image. Towards reducing this new burden, our work investigates the task of object segmentation when provided with, alternatively, only a small set of reference images. Our key insight is to leverage strong semantic priors, as learned by foundation models, to identify corresponding regions between a reference and a target image. We find that correspondences enable automatic generation of instance-level segmentation masks for downstream tasks and instantiate our ideas via a multi-stage, training-free method incorporating (1) memory bank construction; (2) representation aggregation and (3) semantic-aware feature matching. Our experiments show significant improvements on segmentation metrics, leading to state-of-the-art performance on COCO FSOD (36.8% nAP), PASCAL VOC Few-Shot (71.2% nAP50) and outperforming existing training-free approaches on the Cross-Domain FSOD benchmark (22.4% nAP).
• Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションモデルの性能は、大規模な注釈付きデータ収集の高コストによって歴史的に制約されてきた。 SAM(Segment Anything Model)は、パーシプティブでセグメンティクスに依存しないセグメンテーションパラダイムを通じてこの問題を緩和するが、それでも新しいイメージを処理するには、手動のビジュアルプロンプトや複雑なドメイン依存のプロンプト生成ルールを必要とする。 本研究は,この新たな負担を軽減するために,少数の参照画像のみを備えた場合のオブジェクト分割の課題について検討する。 我々の重要な洞察は、ファンデーションモデルによって学習された強力なセマンティック・プライドを活用して、参照とターゲット画像の間の対応する領域を特定することである。 本研究では,(1)メモリバンク構築,(2)表現集約,(3)意味認識機能マッチングを組み込んだ多段階学習自由な手法により,下流タスクのためのインスタンスレベルのセグメンテーションマスクの自動生成を可能にし,アイデアをインスタンス化する。 実験の結果,COCO FSOD(36.8% nAP),PASCAL VOC Few-Shot(71.2% nAP50),Cross-Domain FSODベンチマーク(22.4% nAP)における既存のトレーニング不要アプローチよりも優れていた。

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