論文の概要: Semantic Alignment in Hyperbolic Space for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08874v1
• Date: Sat, 09 May 2026 10:54:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.946279
• Title: Semantic Alignment in Hyperbolic Space for Open-Vocabulary Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: オープンボキャブラリ・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック
• Abstract要約: HyRoは、ポアンカレ球モデルにおける階層的および意味的なアライメントを分離する双曲的微調整フレームワークである。 標準的なオープン語彙セマンティックセグメンテーションベンチマークの実験は、HyRoが従来の手法よりも最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3154786509494614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-vocabulary semantic segmentation requires adapting image-level vision-language models such as CLIP to dense pixel-level prediction, which is challenging due to the mismatch between hierarchical structure and semantic alignment in the embedding space. While recent works leverage hyperbolic geometry to model hierarchical relationships, they align embeddings across hierarchical levels but overlook semantic misalignment among embeddings within the same level. In this work, we propose HyRo, a hyperbolic fine-tuning framework that decouples hierarchical and semantic alignment in the Poincaré ball model. HyRo aligns hierarchical levels by adjusting the hyperbolic radius and refines semantic relationships through angular alignment using an orthogonal transformation that theoretically preserves the hyperbolic radius. Experiments on standard open-vocabulary semantic segmentation benchmarks demonstrate that HyRo achieves state-of-the-art performance over prior methods.
• Abstract（参考訳）: オープンボキャブラリセマンティックセグメンテーションでは、CLIPのような画像レベルの視覚言語モデルを、階層構造と埋め込み空間におけるセマンティックアライメントのミスマッチのため、高密度ピクセルレベルの予測に適応する必要がある。 最近の研究は双曲幾何学を利用して階層関係をモデル化しているが、それらは階層的なレベルにまたがって埋め込みを整列するが、同じレベルに埋め込まれた埋め込みのセマンティックなミスアライメントを見落としている。 本研究では,ポアンカレ球モデルにおける階層的および意味的アライメントを分離する双曲的微調整フレームワークであるHyRoを提案する。 HyRoは双曲半径を調整することで階層レベルを整列し、双曲半径を理論的に保存する直交変換を用いて角アライメントを通して意味関係を洗練する。 標準的なオープン語彙セマンティックセグメンテーションベンチマークの実験は、HyRoが従来の手法よりも最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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