論文の概要: Lost in Translation? Vocabulary Alignment for Source-Free Domain Adaptation in Open-Vocabulary Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15225v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 17:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.403177
• Title: Lost in Translation? Vocabulary Alignment for Source-Free Domain Adaptation in Open-Vocabulary Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 翻訳における損失 : オープンボキャブラリセマンティックセマンティックセグメンテーションにおける自由領域適応のための語彙アライメント
• Authors: Silvio Mazzucco, Carl Persson, Mattia Segu, Pier Luigi Dovesi, Federico Tombari, Luc Van Gool, Matteo Poggi,
• Abstract要約: VocAlignは、セマンティックセグメンテーションにおいてVLM用に特別に設計された、ソースフリーのドメイン適応フレームワークである。 提案手法は,CityScapesデータセットの6.11mIoU改善を実現し,ゼロショットセグメンテーションベンチマークにおいて優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.5844979560448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce VocAlign, a novel source-free domain adaptation framework specifically designed for VLMs in open-vocabulary semantic segmentation. Our method adopts a student-teacher paradigm enhanced with a vocabulary alignment strategy, which improves pseudo-label generation by incorporating additional class concepts. To ensure efficiency, we use Low-Rank Adaptation (LoRA) to fine-tune the model, preserving its original capabilities while minimizing computational overhead. In addition, we propose a Top-K class selection mechanism for the student model, which significantly reduces memory requirements while further improving adaptation performance. Our approach achieves a notable 6.11 mIoU improvement on the CityScapes dataset and demonstrates superior performance on zero-shot segmentation benchmarks, setting a new standard for source-free adaptation in the open-vocabulary setting.
• Abstract（参考訳）: オープン語彙セマンティックセマンティックセグメンテーションにおいて、VLM向けに特別に設計された新しいソースフリードメイン適応フレームワークであるVocAlignを紹介する。 本手法は,語彙アライメント戦略によって強化された学生-教師パラダイムを採用し,クラス概念を付加することで擬似ラベル生成を改善する。 効率性を確保するため、計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら元の能力を保ちながらモデルを微調整するためにLoRA(Lo-Rank Adaptation)を用いる。 さらに,学習者モデルのTop-Kクラス選択機構を提案する。 提案手法は,CityScapesデータセットの6.11mIoU改善を実現し,ゼロショットセグメンテーションベンチマークにおいて優れた性能を示す。

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