A Novel Benchmark for Few-Shot Semantic Segmentation in the Era of Foundation Models

📄 arXiv: 2401.11311v3 📥 PDF

作者: Reda Bensaid, Vincent Gripon, François Leduc-Primeau, Lukas Mauch, Ghouthi Boukli Hacene, Fabien Cardinaux

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-20 (更新: 2025-06-03)

💡 一句话要点

提出新基准以解决少样本语义分割问题

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

关键词: 少样本语义分割 视觉基础模型 自监督学习 参数高效微调 模型适应性 计算机视觉 迁移学习

📋 核心要点

  1. 现有的少样本语义分割基准过于强调领域内泛化，难以适应大规模训练的视觉基础模型。
  2. 论文提出了一个新的基准，简化了视觉基础模型在少样本语义分割任务中的适应过程。
  3. 实验结果表明，自监督模型在某些情况下超越了专为分割设计的模型，PEFT方法表现竞争力但差异不大。

📝 摘要（中文）

少样本语义分割（FSS）是计算机视觉中的一个重要挑战，推动了多种方法的研究，包括先进的元学习技术和简单的迁移学习基线。随着视觉基础模型（VFM）的出现，作为通用特征提取器，我们探索了这些模型在FSS中的适应性。现有的FSS基准主要关注在少量图像下对预训练模型的适应，强调领域内的泛化，因而不适用于在大规模网络数据集上训练的VFM。为此，我们提出了一个新的现实基准，采用简单直接的适应过程。通过该基准，我们对主要的VFM和语义分割模型进行了全面的比较分析，评估了多种适应方法的有效性。我们的研究发现，专为分割设计的模型可能被自监督模型超越，而参数高效微调（PEFT）方法虽然表现竞争力，但与其他方法的结果差异不大，突显了特征提取器在结果中的关键作用。至今为止，这是首次研究VFM在FSS中的适应性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有少样本语义分割基准在适应大规模训练的视觉基础模型时的不足，尤其是对领域内泛化的过度依赖。

核心思路：提出一个新的基准，简化视觉基础模型在FSS任务中的适应过程，允许更广泛的模型比较和评估。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型适应和性能评估三个主要模块。首先构建新的基准数据集，然后应用多种适应方法进行模型训练，最后进行性能比较。

关键创新：本研究的创新点在于首次系统性地评估视觉基础模型在少样本语义分割中的适应性，强调了特征提取器的重要性。

关键设计：在实验中使用了线性探测、参数高效微调（PEFT）和全微调等多种适应方法，确保了对比结果的全面性和可靠性。具体的参数设置和损失函数设计在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，自监督学习模型在少样本语义分割任务中超越了传统的分割模型，尤其在特定任务上表现出色。PEFT方法虽然在性能上具有竞争力，但与其他方法的结果差异较小，强调了特征提取器的关键作用。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医学影像分析和机器人视觉等，能够在数据稀缺的情况下有效进行语义分割，提升模型的实用性和适应性。未来，随着基础模型的不断发展，该基准将为更多相关研究提供参考和指导。

📄 摘要（原文）

Few-shot semantic segmentation (FSS) is a crucial challenge in computer vision, driving extensive research into a diverse range of methods, from advanced meta-learning techniques to simple transfer learning baselines. With the emergence of vision foundation models (VFM) serving as generalist feature extractors, we seek to explore the adaptation of these models for FSS. While current FSS benchmarks focus on adapting pre-trained models to new tasks with few images, they emphasize in-domain generalization, making them less suitable for VFM trained on large-scale web datasets. To address this, we propose a novel realistic benchmark with a simple and straightforward adaptation process tailored for this task. Using this benchmark, we conduct a comprehensive comparative analysis of prominent VFM and semantic segmentation models. To evaluate their effectiveness, we leverage various adaption methods, ranging from linear probing to parameter efficient fine-tuning (PEFT) and full fine-tuning. Our findings show that models designed for segmentation can be outperformed by self-supervised (SSL) models. On the other hand, while PEFT methods yields competitive performance, they provide little discrepancy in the obtained results compared to other methods, highlighting the critical role of the feature extractor in determining results. To our knowledge, this is the first study on the adaptation of VFM for FSS.