Image-to-Image Matching via Foundation Models: A New Perspective for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

📄 arXiv: 2404.00262v1 📥 PDF

作者: Yuan Wang, Rui Sun, Naisong Luo, Yuwen Pan, Tianzhu Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-30

备注: Accepted to CVPR2024

💡 一句话要点

提出RIM框架以解决开放词汇语义分割中的错误匹配问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 开放词汇语义分割 图像匹配 关系感知 视觉基础模型 区域分类 多模态特征 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有开放词汇语义分割方法在图像特征与类别标签之间存在错误匹配，导致分割效果不佳。
  2. 本文提出的RIM框架通过构建多样的图像模态参考特征，利用关系感知排名分布进行区域特征匹配，提升分类准确性。
  3. 在三个基准测试上的广泛实验表明，RIM在PASCAL VOC基准测试中相较于最先进方法提升超过10%的mIoU，表现优异。

📝 摘要（中文）

开放词汇语义分割（OVS）旨在对任意类别的图像进行分割，但现有方法在图像特征与类别标签之间存在错误匹配的问题。本文从图像匹配的角度出发，提出了一种新颖的关系感知内部匹配（RIM）框架，基于视觉基础模型来缓解这一问题。RIM通过构建多样的图像模态参考特征，并基于关系感知排名分布与区域特征进行匹配，从而实现稳健的区域分类。实验结果表明，RIM在PASCAL VOC基准测试中相较于现有最先进方法提升超过10%的mIoU。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决开放词汇语义分割中图像特征与类别标签之间的错误匹配问题。现有方法在像素分组和区域识别上均存在此类问题，导致分割效果不理想。

核心思路：论文提出的RIM框架通过关系感知的内部匹配，构建多样的图像模态参考特征，并与区域特征进行匹配，从而减少错误匹配的发生。这样的设计旨在更好地对齐内部模态特征，避免跨模态匹配中的潜在歧义。

技术框架：RIM框架主要包括两个阶段：首先，构建多样的图像模态参考特征；其次，基于关系感知的排名分布对区域特征进行匹配。该框架充分利用了类别间的结构信息，提高了匹配的鲁棒性。

关键创新：RIM的核心创新在于其关系感知的排名匹配过程，利用类别间的关系信息，使得匹配过程比单独比较更为稳健。这一方法在特征对齐和匹配策略上与现有方法有本质区别。

关键设计：在RIM中，关键的参数设置包括参考特征的多样性和匹配过程中的排名策略。此外，损失函数的设计也考虑了类别间的关系信息，以增强模型的学习能力。整体网络结构则基于视觉基础模型进行优化。

📊 实验亮点

在PASCAL VOC基准测试中，RIM框架相较于现有最先进方法提升了超过10%的mIoU，显示出显著的性能优势。这一结果表明RIM在开放词汇语义分割任务中的有效性和鲁棒性，具有重要的研究价值和应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医疗影像分析和智能监控等场景，能够有效提升图像分割的准确性与鲁棒性。随着开放词汇语义分割技术的进步，未来在多模态数据处理和理解方面的应用前景广阔，能够推动相关领域的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Open-vocabulary semantic segmentation (OVS) aims to segment images of arbitrary categories specified by class labels or captions. However, most previous best-performing methods, whether pixel grouping methods or region recognition methods, suffer from false matches between image features and category labels. We attribute this to the natural gap between the textual features and visual features. In this work, we rethink how to mitigate false matches from the perspective of image-to-image matching and propose a novel relation-aware intra-modal matching (RIM) framework for OVS based on visual foundation models. RIM achieves robust region classification by firstly constructing diverse image-modal reference features and then matching them with region features based on relation-aware ranking distribution. The proposed RIM enjoys several merits. First, the intra-modal reference features are better aligned, circumventing potential ambiguities that may arise in cross-modal matching. Second, the ranking-based matching process harnesses the structure information implicit in the inter-class relationships, making it more robust than comparing individually. Extensive experiments on three benchmarks demonstrate that RIM outperforms previous state-of-the-art methods by large margins, obtaining a lead of more than 10% in mIoU on PASCAL VOC benchmark.