マルチグレインドクロスモーダルアライメントによるテキスト監督からのオープンボキャブラリーセマンティックセグメンテーションの学習

Core Concepts

画像とテキストのペアから密な注釈を必要とせずに、オープンボキャブラリーのセマンティックセグメンテーションを学習する効率的なマルチグレインドクロスモーダルアライメントフレームワークを提案します。

Abstract

最近、画像とテキストのペアからオープンボキャブラリーのセマンティックセグメンテーションを学習する方法が注目されています。本論文では、密な注釈が不要であるため、新しい手法であるMulti-Grained Cross-modal Alignment（MGCA）フレームワークを導入しました。このフレームワークは、画像とテキストのペアに対して擬似多粒度セマンティック対応を構築し、オブジェクト、領域、ピクセルレベルのアライメントを明示的に行いました。さらに、下流のセグメンテーションタスクで適応的かつ移植可能な意味単位も開発しました。

Stats

8.7 mIoU on ADE20K [38]
15 million paired data in TCL [4]
4.72M learnable parameters in CC3M datasets [27]

Quotes

"Training solely on CC3M, our method achieves significant advancements over state-of-the-art methods, demonstrating its effectiveness and efficiency."
"In contrast, MGCA establishes the informative object/region/pixel-level positive and negative pairs based on the pixel-to-text similarity matrix."
"Our main contributions can be summarized as follows: We propose an efficient Multi-Grained Cross-modal Alignment (MGCA) framework for text-supervised open-vocabulary semantic segmentation."

Key Insights Distilled From

Multi-Grained Cross-modal Alignment for Learning Open-vocabulary Semantic Segmentation from Text Supervision

by Yajie Liu,Pu... at arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03707.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてMGCAフレームワークは他の既存手法よりも優れていると考えられますか？

MGCAフレームワークは、従来のアプローチが直面していた粒度ギャップを効果的に解決する点で優れています。従来の手法では、訓練中に粗い画像/領域-テキストの対応を学習し、推論時にグループ/ピクセルレベル予測を行っていました。しかし、MGCAはオブジェクト・領域・ピクセルレベルで明示的な対応を構築し、多粒度横断的コントラスティブ学習を促進します。さらに、過去のグループおよびピクセル予測単位で発生した問題（例：過剰分割や不足分割）を効果的に軽減する適応型意味単位も導入されています。

どのような影響が実世界の応用に可能性がありますか？

この研究結果は実世界で広範囲な応用可能性があります。例えば、自動画像キャプション生成や画像認識などのタスクで利用されることが期待されます。また、オープンビジョン言語表現学習から得られた豊富な知識を活用しつつも高品質なセマンティックセグメンテーション結果を提供することで、多くの実務上重要なアプリケーション向けに有益です。

画像とテキストデータ間での多粒度対応は他の分野でも有用性があり得るでしょうか？

画像とテキストデータ間で多粒度対応を採用する方法論は他の分野でも非常に有益です。例えば医療分野では医学イメージングデータや臨床記録文書から情報抽出や診断支援システム開発へ役立ちます。また製造業界では製品写真や技術仕様書から製品特定や欠陥検出へ活用される可能性があります。さまざまなドメインで異種データ間相互作用強化および高度情報処理ニーズへ貢献する見込みです。