Exploring Simple Open-Vocabulary Semantic Segmentation

📄 arXiv: 2401.12217v1 📥 PDF

作者: Zihang Lai

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-01-22

备注: Code is available at: https://github.com/zlai0/S-Seg

💡 一句话要点

提出S-Seg以解决开放词汇语义分割问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 开放词汇 语义分割 图像处理 深度学习 自我训练

📋 核心要点

  1. 现有的开放词汇语义分割方法依赖于图像级模型、真实掩码和复杂的编码器，限制了其灵活性和可扩展性。
  2. S-Seg模型通过伪掩码和语言信息直接训练像素级特征，避免了对传统元素的依赖，简化了训练过程。
  3. 实验结果表明，S-Seg在多个数据集上表现优异，且在自我训练增强时性能显著提升，展示了良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

开放词汇语义分割模型旨在从任意开放词汇文本中准确为图像中的每个像素分配语义标签。当前方法通常依赖于图像级VL模型（如CLIP）、真实掩码和自定义分组编码器。本文提出了S-Seg，一种新颖的模型，能够在不依赖上述元素的情况下实现强大的性能。S-Seg利用伪掩码和语言训练MaskFormer，并可轻松从公开的图像-文本数据集中进行训练。与之前的工作不同，我们的模型直接训练像素级特征和语言对齐。训练后，S-Seg在多个测试数据集上表现良好，无需微调。此外，S-Seg在数据扩展时具有可扩展性，并在自我训练时持续改进。我们相信，这种简单而有效的方法将为未来的研究提供坚实的基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决开放词汇语义分割中的像素级标签分配问题，现有方法依赖于图像级模型和真实掩码，导致灵活性不足和训练复杂性高。

核心思路：S-Seg通过伪掩码和语言信息直接训练MaskFormer，简化了训练流程，避免了对复杂元素的依赖，从而实现了高效的像素级对齐。

技术框架：S-Seg的整体架构包括伪掩码生成模块、语言对齐模块和MaskFormer训练模块。伪掩码用于提供训练信号，语言模块用于增强特征对齐。

关键创新：S-Seg的主要创新在于其不依赖于图像级模型和真实掩码，直接进行像素级特征和语言的对齐，显著提升了模型的灵活性和可扩展性。

关键设计：模型的关键设计包括伪掩码的生成策略、损失函数的选择以及MaskFormer的网络结构，确保了模型在训练过程中的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，S-Seg在多个测试数据集上表现优异，尤其是在不进行微调的情况下，仍能保持高准确率。此外，模型在自我训练增强时的性能提升幅度显著，展示了其强大的泛化能力和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医学影像分析和智能监控等，能够在这些领域中实现更高效的图像理解和处理。未来，S-Seg的灵活性和可扩展性将推动更多开放词汇语义分割技术的发展，促进相关应用的智能化进程。

📄 摘要（原文）

Open-vocabulary semantic segmentation models aim to accurately assign a semantic label to each pixel in an image from a set of arbitrary open-vocabulary texts. In order to learn such pixel-level alignment, current approaches typically rely on a combination of (i) image-level VL model (e.g. CLIP), (ii) ground truth masks, and (iii) custom grouping encoders. In this paper, we introduce S-Seg, a novel model that can achieve surprisingly strong performance without depending on any of the above elements. S-Seg leverages pseudo-mask and language to train a MaskFormer, and can be easily trained from publicly available image-text datasets. Contrary to prior works, our model directly trains for pixel-level features and language alignment. Once trained, S-Seg generalizes well to multiple testing datasets without requiring fine-tuning. In addition, S-Seg has the extra benefits of scalability with data and consistently improvement when augmented with self-training. We believe that our simple yet effective approach will serve as a solid baseline for future research.