Parameter Efficient Fine-tuning via Cross Block Orchestration for Segment Anything Model

📄 arXiv: 2311.17112v2 📥 PDF

作者: Zelin Peng, Zhengqin Xu, Zhilin Zeng, Lingxi Xie, Qi Tian, Wei Shen

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-28 (更新: 2024-03-28)

备注: Accepted by CVPR2024

💡 一句话要点

提出跨块协同机制以解决图像分割中的参数高效微调问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 参数高效微调 图像分割 跨块协同 深度学习 计算机视觉 模型适应性

📋 核心要点

  1. 现有的参数高效微调方法在图像分割任务中面临参数调整不足的问题，限制了模型在新场景中的适应能力。
  2. 本文提出了一种跨块协同机制，通过引入块间通信模块和块内增强模块，增强了模型参数的调整能力。
  3. 实验结果显示，该方法在多个基准测试中显著提升了分割性能，且仅需增加约1K的参数，具有良好的实用性。

📝 摘要（中文）

参数高效微调（PEFT）是一种有效的方法论，旨在释放大型基础模型在有限训练数据的新场景中的潜力。在计算机视觉领域，PEFT在图像分类中表现出色，但在图像分割方面的研究相对较少。微调分割模型通常需要对参数进行较大调整，以便在参数空间中对齐适当的投影方向。现有PEFT算法往往在每个块中注入有限数量的参数，限制了参数空间投影方向的实质性调整。本文提出了一种跨块协同机制，以适应Segment Anything Model（SAM）在各种下游场景中的应用。我们引入了一种新的块间通信模块，集成了可学习的关系矩阵，以促进不同PEFT块参数空间的系数集之间的通信。此外，我们提出了一种块内增强模块，引入了一个线性投影头，其权重由超复数层生成，进一步增强了投影方向调整对整个参数空间的影响。大量实验表明，我们的方法在新场景中仅需约1K额外参数即可显著提升分割性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有参数高效微调（PEFT）方法在图像分割任务中参数调整不足的问题。现有方法在每个块中注入的参数数量有限，导致无法有效调整参数空间的投影方向。

核心思路：论文提出了一种跨块协同机制，通过引入块间通信模块和块内增强模块，增强了不同PEFT块之间的参数调整能力，从而提高了模型在新场景中的适应性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：块间通信模块和块内增强模块。块间通信模块使用可学习的关系矩阵促进不同块之间的参数交流，而块内增强模块则通过超复数层生成线性投影头的权重，增强了参数调整的效果。

关键创新：最重要的创新点在于跨块协同机制的引入，使得不同PEFT块之间能够有效沟通，从而实现更灵活的参数调整。这一机制与传统PEFT方法的单一块参数注入方式形成了本质区别。

关键设计：在设计上，块间通信模块采用可学习的关系矩阵，块内增强模块则通过超复数层生成权重，确保了参数调整的有效性和灵活性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在多个基准测试中显著提升了分割性能，相较于基线模型，性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），且仅需增加约1K的参数，展示了良好的参数效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、自动驾驶视觉系统以及任何需要高效图像分割的计算机视觉任务。通过提升模型在新场景中的适应能力，能够在实际应用中实现更高的准确性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) is an effective methodology to unleash the potential of large foundation models in novel scenarios with limited training data. In the computer vision community, PEFT has shown effectiveness in image classification, but little research has studied its ability for image segmentation. Fine-tuning segmentation models usually require a heavier adjustment of parameters to align the proper projection directions in the parameter space for new scenarios. This raises a challenge to existing PEFT algorithms, as they often inject a limited number of individual parameters into each block, which prevents substantial adjustment of the projection direction of the parameter space due to the limitation of Hidden Markov Chain along blocks. In this paper, we equip PEFT with a cross-block orchestration mechanism to enable the adaptation of the Segment Anything Model (SAM) to various downstream scenarios. We introduce a novel inter-block communication module, which integrates a learnable relation matrix to facilitate communication among different coefficient sets of each PEFT block's parameter space. Moreover, we propose an intra-block enhancement module, which introduces a linear projection head whose weights are generated from a hyper-complex layer, further enhancing the impact of the adjustment of projection directions on the entire parameter space. Extensive experiments on diverse benchmarks demonstrate that our proposed approach consistently improves the segmentation performance significantly on novel scenarios with only around 1K additional parameters.