LISA++: An Improved Baseline for Reasoning Segmentation with Large Language Model

📄 arXiv: 2312.17240v3 📥 PDF

作者: Senqiao Yang, Tianyuan Qu, Xin Lai, Zhuotao Tian, Bohao Peng, Shu Liu, Jiaya Jia

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-28 (更新: 2024-01-22)

备注: Typo fixed

💡 一句话要点

LISA++：基于大型语言模型的推理分割的改进基线

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

关键词: 推理分割 大型语言模型 实例分割 多轮对话 视觉理解

📋 核心要点

  1. LISA虽然连接了分割与大语言模型，但无法区分实例，且文本回复格式受限。
  2. LISA++通过增强分割能力（增加实例分割）和对话能力（支持SiD）来改进LISA。
  3. LISA++通过整理现有分割数据集样本，在不改变结构和增加数据源的情况下，显著提升了分割和对话能力。

📝 摘要（中文）

LISA有效地弥合了分割和大型语言模型之间的差距，实现了推理分割，但存在一些局限性：无法区分目标区域的不同实例，并受到预定义的文本响应格式的约束。本文介绍了LISA++，它是对现有LISA模型的更新，专注于改进核心功能，同时保持基本架构不变。LISA++的主要增强功能包括：1)增强的分割：增加了实例分割能力，提供更详细的场景分析以及现有的多区域语义分割。2)更自然的对话：改进了多轮对话的能力，能够将分割结果直接整合到文本响应中，即对话中的分割（SiD）。这些改进是通过整理通用分割数据集的现有样本来实现的，专门用于增强分割和对话技能，而无需结构更改和额外的数据源。与原始LISA模型的比较分析表明，这些领域取得了显著进展，使LISA++成为视觉理解和交互方面的显著升级。LISA++的适应性和改进的功能突出了LISA提出的mask-as-embedding范例的多功能性，以及作为各种应用的基础模型的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：LISA++旨在解决LISA模型在推理分割任务中存在的两个主要问题：一是无法区分同一类别目标的不同实例，导致分割结果不够精细；二是对话交互能力受限，无法将分割结果自然地融入到多轮对话中。现有方法通常需要复杂的模型结构或额外的数据标注，增加了训练成本和部署难度。

核心思路：LISA++的核心思路是在保持LISA模型基本架构不变的前提下，通过数据增强和训练策略优化，提升模型的实例分割能力和对话交互能力。具体来说，通过整理现有的通用分割数据集，构建包含实例分割信息和对话信息的训练样本，从而让模型学习到更精细的分割表示和更自然的对话生成方式。

技术框架：LISA++的整体框架与LISA保持一致，主要包括视觉编码器、文本编码器和解码器三个模块。视觉编码器负责提取图像的视觉特征，文本编码器负责提取文本的语义特征，解码器负责将视觉特征和文本特征融合，生成分割结果和文本回复。LISA++的关键改进在于训练数据的构建和训练策略的优化，而没有改变模型的基本结构。

关键创新：LISA++最重要的技术创新点在于提出了Segmentation in Dialogue (SiD)的概念，即能够将分割结果直接整合到文本回复中，实现更自然的对话交互。此外，LISA++还通过数据增强和训练策略优化，提升了模型的实例分割能力，使其能够区分同一类别的不同实例。

关键设计：LISA++的关键设计在于训练数据的构建。为了提升实例分割能力，LISA++整理了现有的实例分割数据集，并将其转化为适合LISA模型训练的格式。为了提升对话交互能力，LISA++构建了包含分割结果和文本回复的对话数据集，并采用多任务学习的方式进行训练。具体的参数设置和网络结构与LISA保持一致，没有进行显著的修改。

📊 实验亮点

LISA++在实例分割和对话交互方面取得了显著进展。通过与原始LISA模型的对比分析，LISA++在实例分割精度和对话回复的自然度方面均有明显提升。具体性能数据（如mAP等）和提升幅度需要在论文中查找。LISA++证明了mask-as-embedding范例的有效性，并为后续研究提供了有价值的基线。

🎯 应用场景

LISA++的潜在应用领域包括智能客服、自动驾驶、机器人导航、医学图像分析等。例如，在智能客服中，LISA++可以根据用户的指令分割图像中的目标区域，并根据分割结果生成相应的回复。在自动驾驶中，LISA++可以分割道路、车辆、行人等目标，为车辆提供更准确的环境感知信息。LISA++的改进为视觉理解和交互提供了更强大的工具，有望推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

While LISA effectively bridges the gap between segmentation and large language models to enable reasoning segmentation, it poses certain limitations: unable to distinguish different instances of the target region, and constrained by the pre-defined textual response formats. In this work, we introduce LISA++, an update to the existing LISA model, focusing on improving core functionalities while keeping the base architecture intact. The main enhancements in LISA++ include: \textbf{1) Enhanced Segmentation}: The instance segmentation ability has been added, providing a more detailed scene analysis along with the existing multi-region semantic segmentation. \textbf{2) More Natural Conversation}: Improved capability for multi-turn dialogue, with the ability to incorporate segmentation results directly into text responses, i.e., Segmentation in Dialogue (SiD). These improvements are achieved by curating the existing samples of generic segmentation datasets, aimed specifically at enhancing the segmentation and conversational skills without structural change and additional data sources. Comparative analysis with the original LISA model shows significant advancements in these areas, positioning LISA++ as a notable upgrade in visual understanding and interaction. LISA++'s adaptability and improved features highlight the versatility of the mask-as-embedding paradigm proposed by LISA, and the potential as a foundational model for diverse applications.