Adapting the Segment Anything Model During Usage in Novel Situations

📄 arXiv: 2404.08421v1 📥 PDF

作者: Robin Schön, Julian Lorenz, Katja Ludwig, Rainer Lienhart

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-12

备注: 11 pages, 2 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出一种框架以适应SAM在新场景中的交互分割问题

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

关键词: 交互式分割 伪标签生成 模型优化 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的SAM在新领域或对象类型的交互分割中表现出高达72.6%的失败率，显示出其局限性。
  2. 本文提出了一种框架，通过用户交互生成伪标签，优化SAM模型以适应新的分割任务。
  3. 实验结果表明，所提方法在多个指标上显著降低了失败率，提升了模型的适用性。

📝 摘要（中文）

交互式分割任务旨在基于用户交互创建对象分割掩码。现有的Segment Anything Model（SAM）虽然经过大量训练，但在新领域或对象类型的交互分割中表现出显著的局限性，失败率高达72.6%。为了解决这一问题，本文提出了一种框架，能够在使用过程中根据用户交互和生成的掩码对SAM进行适应性调整。通过生成伪标签并优化模型的一部分，本文的方法在多个指标上实现了显著的性能提升，$ ext{FR}{20}@85$和$ ext{FR}{30}@90$分别降低了48.1%和46.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是SAM在新领域和对象类型下的交互分割性能不足的问题。现有方法在这些情况下的失败率高，影响了其实用性。

核心思路：通过利用用户在交互分割过程中的反馈，生成伪标签并优化SAM模型的一部分，以提高其在新场景中的适应能力。

技术框架：整体框架包括用户交互模块、伪标签生成模块和模型优化模块。用户交互提供输入，伪标签生成模块基于这些输入生成标签，最后通过优化模块更新SAM模型。

关键创新：最重要的创新在于利用实时用户交互生成伪标签，从而实现模型的即时适应性，这与传统的静态训练方法形成鲜明对比。

关键设计：在损失函数设计上，结合了伪标签的生成与用户反馈，确保优化过程能够有效提升模型在新场景下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在$ ext{FR}{20}@85$和$ ext{FR}{30}@90$指标上分别实现了48.1%和46.6%的失败率降低，显著提升了模型在新领域的交互分割性能，展示了该框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、自动驾驶中的物体识别以及机器人视觉等。通过提高模型在新场景中的适应能力，能够显著提升这些领域的自动化程度和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The interactive segmentation task consists in the creation of object segmentation masks based on user interactions. The most common way to guide a model towards producing a correct segmentation consists in clicks on the object and background. The recently published Segment Anything Model (SAM) supports a generalized version of the interactive segmentation problem and has been trained on an object segmentation dataset which contains 1.1B masks. Though being trained extensively and with the explicit purpose of serving as a foundation model, we show significant limitations of SAM when being applied for interactive segmentation on novel domains or object types. On the used datasets, SAM displays a failure rate $\text{FR}{30}@90$ of up to $72.6 \%$. Since we still want such foundation models to be immediately applicable, we present a framework that can adapt SAM during immediate usage. For this we will leverage the user interactions and masks, which are constructed during the interactive segmentation process. We use this information to generate pseudo-labels, which we use to compute a loss function and optimize a part of the SAM model. The presented method causes a relative reduction of up to $48.1 \%$ in the $\text{FR}{20}@85$ and $46.6 \%$ in the $\text{FR}_{30}@90$ metrics.