Training-Free Semantic Segmentation via LLM-Supervision

📄 arXiv: 2404.00701v1 📥 PDF

作者: Wenfang Sun, Yingjun Du, Gaowen Liu, Ramana Kompella, Cees G. M. Snoek

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-31

备注: 22 pages,10 figures, conference

💡 一句话要点

提出无训练语义分割方法以提升分类精度

🎯 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: 语义分割 大型语言模型 文本监督 子类描述符 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于模型准确性的提升，忽视了类描述符的优化，导致分割效果受限。
  2. 本文提出利用大型语言模型生成详细子类描述符，作为文本监督语义分割的目标标签，提升分割精度。
  3. 实验结果表明，所提方法在三个标准基准上显著超越传统文本监督语义分割方法，表现出更好的效果。

📝 摘要（中文）

近年来，开放词汇模型（如CLIP）的进展显著推动了零-shot分类和分割的研究，利用自然语言生成类特征嵌入。然而，大多数研究集中在通过提示工程、提示学习或有限标注数据的微调来提升模型准确性，忽视了类描述符的优化。本文提出了一种新的文本监督语义分割方法，利用大型语言模型（LLM）进行监督，无需额外训练。我们的方法从LLM（如GPT-3）出发，生成更详细的子类以提高类表示的准确性。随后，采用先进的文本监督语义分割模型，将生成的子类作为目标标签，得到针对每个子类独特特征的多样化分割结果。此外，我们提出了一种组合方法，将不同子类描述符的分割图合并，以确保对测试图像不同方面的全面表示。通过在三个标准基准上的综合实验，我们的方法显著优于传统的文本监督语义分割方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有文本监督语义分割方法在类描述符优化方面的不足，导致分割精度受限的问题。

核心思路：通过利用大型语言模型（如GPT-3）生成更详细的子类描述符，作为目标标签，从而提升类表示的准确性和分割效果。

技术框架：整体方法包括两个主要阶段：首先，使用LLM生成子类描述符；其次，利用文本监督语义分割模型将这些子类作为目标标签进行分割。最后，合并不同子类的分割图以获得全面的表示。

关键创新：最重要的创新在于引入LLM进行类描述符的生成，避免了传统方法中对模型的额外训练需求，直接利用文本信息进行监督。

关键设计：在技术细节上，采用了先进的文本监督分割模型，并设计了合并不同子类分割图的策略，以确保对测试图像各个方面的全面覆盖。具体的损失函数和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在三个标准基准上均显著优于传统文本监督语义分割方法，具体提升幅度达到XX%，验证了其有效性和优越性。

🎯 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场景，能够有效提升图像分割的精度和效率。未来，该方法有望在更广泛的计算机视觉任务中得到应用，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in open vocabulary models, like CLIP, have notably advanced zero-shot classification and segmentation by utilizing natural language for class-specific embeddings. However, most research has focused on improving model accuracy through prompt engineering, prompt learning, or fine-tuning with limited labeled data, thereby overlooking the importance of refining the class descriptors. This paper introduces a new approach to text-supervised semantic segmentation using supervision by a large language model (LLM) that does not require extra training. Our method starts from an LLM, like GPT-3, to generate a detailed set of subclasses for more accurate class representation. We then employ an advanced text-supervised semantic segmentation model to apply the generated subclasses as target labels, resulting in diverse segmentation results tailored to each subclass's unique characteristics. Additionally, we propose an assembly that merges the segmentation maps from the various subclass descriptors to ensure a more comprehensive representation of the different aspects in the test images. Through comprehensive experiments on three standard benchmarks, our method outperforms traditional text-supervised semantic segmentation methods by a marked margin.