ドメイン一般化セマンティックセグメンテーションのための協調的な基盤モデル

Core Concepts

本研究では、CLIP、ディフュージョンモデル、Segment Anything Modelなどの基盤モデルを協調的に統合することで、ドメイン一般化セマンティックセグメンテーションの性能を大幅に向上させている。

Abstract

本研究は、ドメイン一般化セマンティックセグメンテーション(DGSS)の課題に取り組んでいる。従来のDGSS手法は、主にスタイル多様化(ドメインランダム化)に依存していたが、コンテンツの多様化を考慮していなかった。 本研究では、以下の3つの基盤モデルを統合的に活用することで、DGSSの性能を大幅に向上させている: CLIP: 頑健な特徴表現を提供する ディフュージョンモデル: 多様なコンテンツを生成する Segment Anything Model(SAM): 疑似ラベルを精緻化する 具体的には、CLIPをエンコーダとして使用し、ディフュージョンモデルとLLMを組み合わせて多様な合成画像を生成する。生成された画像の疑似ラベルをSAMを用いて精緻化し、学生-教師フレームワークでの自己教師学習に活用する。 実験の結果、従来のDGSS手法や基盤モデルベースの手法を大幅に上回る性能を示した。特に、合成から実世界のベンチマークや悪天候条件下での性能が優れていることが確認された。

Stats

合成画像を生成するためのテキストプロンプトは、LLMを用いて多様化している。 SAMを用いて疑似ラベルを精緻化することで、学生モデルの性能が大幅に向上している。

Quotes

なし

Key Insights Distilled From

Collaborating Foundation Models for Domain Generalized Semantic Segmentation

by Yass... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.09788.pdf

Deeper Inquiries

合成画像の生成プロセスをさらに改善することで、DGSSの性能をさらに向上させることはできないだろうか。

本研究では、テキスト条件付きのディフュージョンモデルを使用して、写実的な画像を生成しました。さらに、大規模言語モデルを使用してテキストプロンプトを生成し、生成された画像の多様性を増やしました。これにより、生成されたデータセットを使用して自己学習を行い、擬似ラベルを改善しました。さらに、Segment Anything Model（SAM）を使用して擬似ラベルを精製しました。これらの手法は、DGSSの性能を向上させるために効果的であることが示されています。将来的には、生成された画像の品質や多様性をさらに向上させるために、ディフュージョンモデルやSAMなどの基盤モデルの改良や統合を検討することができます。例えば、ディフュージョンモデルのトレーニングプロセスやSAMのマスク生成アルゴリズムの最適化などが考えられます。