論文の概要: What Holds Back Open-Vocabulary Segmentation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04211v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 08:46:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.635544
• Title: What Holds Back Open-Vocabulary Segmentation?
• Title（参考訳）: オープンボキャブラリセグメンテーションを支えるものは何か?
• Authors: Josip Šarić, Ivan Martinović, Matej Kristan, Siniša Šegvić,
• Abstract要約: オープンボキャブラリのアプローチは、何十億もの画像キャプチャペアを事前訓練することで、このギャップを埋めることを約束する。 本稿では,これらのボトルネックを特定し,分離する新しいオラクルコンポーネントについて,その基盤となる情報を利用して提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.911203522945736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Standard segmentation setups are unable to deliver models that can recognize concepts outside the training taxonomy. Open-vocabulary approaches promise to close this gap through language-image pretraining on billions of image-caption pairs. Unfortunately, we observe that the promise is not delivered due to several bottlenecks that have caused the performance to plateau for almost two years. This paper proposes novel oracle components that identify and decouple these bottlenecks by taking advantage of the groundtruth information. The presented validation experiments deliver important empirical findings that provide a deeper insight into the failures of open-vocabulary models and suggest prominent approaches to unlock the future research.
• Abstract（参考訳）: 標準セグメンテーション設定は、トレーニング分類以外の概念を認識できるモデルを提供できない。 オープンボキャブラリのアプローチは、何十億もの画像キャプチャペアを事前訓練することで、このギャップを埋めることを約束する。 残念なことに,パフォーマンスが約2年にわたって高騰しているボトルネックがいくつかあるため,その保証は提供されない。 本稿では,これらのボトルネックを特定し,分離する新規なオラクルコンポーネントについて,その基盤となる情報を利用して提案する。 提案した検証実験は、オープン語彙モデルの失敗に関する深い洞察を提供する重要な経験的知見を提供し、将来の研究を解き放つための顕著なアプローチを提案する。

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