開放詞彙語義分割：無需語義標籤的方法

核心概念

本文提出了一種新的方法PixelCLIP,利用無標籤圖像和掩碼來微調預訓練的視覺語言模型,實現開放詞彙語義分割。為了解決利用無標籤掩碼作為監督信號的挑戰,我們提出了一種全局語義聚類的方法,並使用可學習的類別提示來表示每個聚類。

摘要

本文提出了一種名為PixelCLIP的新方法,用於在無需語義標籤的情況下實現開放詞彙語義分割。

現有的開放詞彙語義分割方法需要密集的像素級語義標籤,這需要大量的人工標註工作。為了解決這一問題,本文利用無標籤的圖像和掩碼作為監督信號,微調預訓練的視覺語言模型CLIP。

由於從DINO和SAM等視覺基礎模型生成的掩碼通常過於細粒度和不完整,無法直接用於監督CLIP。為此,本文提出了一種全局語義聚類的方法,利用可學習的類別提示來表示每個聚類,並使用在線聚類算法將掩碼分配到這些聚類中。

實驗結果表明,PixelCLIP在開放詞彙語義分割任務上顯著優於CLIP,並且即使不使用任何語義標籤,也能與使用圖像級別語義標籤的方法相媲美。此外,PixelCLIP可以直接應用於現有的利用CLIP作為零shot掩碼分類器的方法,並帶來即時的性能提升。

本文還提供了詳細的消融實驗和分析,驗證了各個組件的重要性,並對學習到的類別提示進行了可視化分析。

統計資料

我們的方法在COCO-Stuff數據集上的平均IoU提高了16.2個百分點。
即使不使用任何語義標籤,我們的方法也能與使用圖像級別語義標籤的方法相媲美。
我們的方法可以直接應用於現有的利用CLIP作為零shot掩碼分類器的方法,並帶來即時的性能提升。

引述

"本文提出了一種新的方法PixelCLIP,利用無標籤圖像和掩碼來微調預訓練的視覺語言模型,實現開放詞彙語義分割。"
"為了解決利用無標籤掩碼作為監督信號的挑戰,我們提出了一種全局語義聚類的方法,並使用可學習的類別提示來表示每個聚類。"
"實驗結果表明,PixelCLIP在開放詞彙語義分割任務上顯著優於CLIP,並且即使不使用任何語義標籤,也能與使用圖像級別語義標籤的方法相媲美。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Towards Open-Vocabulary Semantic Segmentation Without Semantic Labels

by Heeseong Shi... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19846.pdf

深入探究

如何進一步提高PixelCLIP在開放詞彙語義分割任務上的性能?

要進一步提高PixelCLIP在開放詞彙語義分割任務上的性能，可以考慮以下幾個方向：

增強數據集：擴大訓練數據集的規模，特別是引入更多的無標籤圖像和相應的掩碼，這可以通過使用不同的視覺基礎模型（如DINO和SAM）來生成多樣化的掩碼，從而提高模型的泛化能力。

改進聚類算法：在進行語義聚類時，可以探索更先進的聚類技術，例如基於圖的聚類或深度學習聚類方法，以更好地捕捉掩碼之間的語義關係，從而提高聚類的準確性和穩定性。

多模態學習：結合其他模態的信息，例如結合文本描述和圖像特徵進行聯合訓練，這樣可以進一步強化模型對於物體位置和語義的理解。

自適應學習率：在訓練過程中使用自適應學習率調整策略，以便在不同的訓練階段自動調整學習率，這有助於提高收斂速度和最終性能。

增強模型架構：考慮對PixelCLIP的架構進行改進，例如引入更深的網絡結構或使用注意力機制來強化模型對於圖像中重要區域的關注。

如何將PixelCLIP應用於其他需要理解圖像中物體位置的任務,如目標檢測?

PixelCLIP可以通過以下方式應用於其他需要理解圖像中物體位置的任務，如目標檢測：

特徵提取：利用PixelCLIP的圖像編碼器提取圖像特徵，這些特徵可以用於目標檢測任務中的物體定位和分類。

結合檢測框架：將PixelCLIP與現有的目標檢測框架（如Faster R-CNN或YOLO）結合，通過將PixelCLIP生成的語義特徵作為額外的輸入，來增強檢測模型的性能。

多任務學習：在訓練過程中同時進行語義分割和目標檢測的多任務學習，這樣可以促進模型在不同任務之間的知識共享，從而提高整體性能。

使用學習到的類別提示：將PixelCLIP學習到的類別提示應用於目標檢測任務中，這些提示可以幫助模型更好地理解和識別圖像中的物體。

後處理技術：在目標檢測的後處理階段，利用PixelCLIP生成的語義掩碼來進行更精確的邊界框調整，從而提高檢測的準確性。

PixelCLIP學習到的類別提示是否可以用於其他視覺語言理解任務,如圖像描述生成?

是的，PixelCLIP學習到的類別提示可以用於其他視覺語言理解任務，如圖像描述生成，具體方式如下：

語義豐富性：學習到的類別提示能夠提供豐富的語義信息，這些信息可以用於生成更具描述性的圖像標題或描述，從而提高圖像描述生成的質量。

結合生成模型：將PixelCLIP的類別提示與生成模型（如GPT或Transformer架構）結合，通過將圖像特徵和類別提示作為輸入，生成更自然流暢的圖像描述。

強化學習：在圖像描述生成過程中，利用強化學習的方法來優化生成的描述，使其更符合人類的語言習慣和語義理解。

多模態融合：將PixelCLIP的類別提示與其他模態的信息（如文本描述或其他視覺特徵）進行融合，這樣可以增強模型對於圖像內容的理解，從而生成更準確的描述。

遷移學習：利用PixelCLIP在開放詞彙語義分割任務中學習到的知識，進行遷移學習，這樣可以在圖像描述生成任務中快速適應並提高性能。