Auto-Vocabulary Semantic Segmentation

📄 arXiv: 2312.04539v3 📥 PDF

作者: Osman Ülger, Maksymilian Kulicki, Yuki Asano, Martin R. Oswald

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2025-03-12)

💡 一句话要点

提出AutoSeg框架，实现无需预定义类别的自动词汇语义分割

🎯 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 自动词汇生成 视觉-语言模型 BLIP嵌入 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 开放词汇语义分割依赖人工指定词汇，限制了其自动化程度和泛化能力。
  2. AutoSeg框架利用语义增强的BLIP嵌入自动识别相关类别，无需人工干预。
  3. 实验表明，该方法在多个数据集上取得了新的基准，并与现有方法具有竞争力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自动词汇语义分割（AVS）方法，旨在通过消除对预定义对象类别的依赖，从而推进开放式图像理解。该方法名为AutoSeg，其核心是一个能够自主识别相关类别名称并进行分割的框架，该框架利用了语义增强的BLIP嵌入。由于开放式对象类别预测无法直接与固定的ground truth进行比较，因此我们开发了一种基于大型语言模型的自动词汇评估器（LAVE），以有效评估自动生成的类别及其对应的分割结果。AVS方法在PASCAL VOC、Context、ADE20K和Cityscapes数据集上取得了新的基准，同时在需要指定类别名称的开放词汇语义分割方法中表现出具有竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：开放词汇语义分割（OVS）方法虽然能够在没有固定词汇表的情况下执行语义分割，甚至在某些情况下无需训练或微调，但它们通常需要人工参与，根据手头的任务或数据集来指定词汇。这限制了OVS方法的自动化程度和泛化能力，使其难以应用于更广泛的场景。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练的视觉-语言模型（如BLIP）的强大语义表示能力，自动生成与图像内容相关的类别名称，并基于这些自动生成的类别名称进行语义分割。通过消除对预定义词汇表的依赖，实现真正的开放式图像理解。

技术框架：AutoSeg框架主要包含两个核心模块：1) 类别名称生成模块：该模块利用语义增强的BLIP嵌入，从图像中提取视觉特征，并将其映射到语义空间，从而自动生成与图像内容相关的类别名称。2) 语义分割模块：该模块基于生成的类别名称，利用现有的开放词汇语义分割模型（例如，使用CLIP进行文本编码，然后与图像特征进行匹配）进行语义分割。此外，为了评估自动生成的类别名称和分割结果的质量，作者还提出了一个基于大型语言模型的自动词汇评估器（LAVE）。

关键创新：该方法最重要的创新点在于实现了完全自动化的开放词汇语义分割，无需人工指定类别名称。这与现有的OVS方法形成了鲜明对比，后者通常需要人工干预来定义词汇表。此外，LAVE的提出也为评估开放式语义分割结果提供了一种新的思路。

关键设计：AutoSeg框架的关键设计包括：1) 使用语义增强的BLIP嵌入，以提高类别名称生成的准确性。2) 设计LAVE，利用大型语言模型的常识知识和推理能力，对自动生成的类别名称和分割结果进行评估。具体来说，LAVE会评估生成类别的相关性、分割区域的一致性等指标。损失函数和网络结构细节未明确给出，可能使用了标准的交叉熵损失或者基于Transformer的分割网络。

📊 实验亮点

AutoSeg在PASCAL VOC、Context、ADE20K和Cityscapes数据集上取得了新的基准，证明了其有效性。例如，在ADE20K数据集上，AutoSeg的性能优于现有的开放词汇语义分割方法，并且与需要指定类别名称的方法相比，也具有竞争力。LAVE的评估结果与人工评估结果具有较高的一致性，表明其能够有效地评估自动生成的类别名称和分割结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域，实现对未知环境的自主理解和感知。例如，在自动驾驶中，车辆可以自动识别道路上的各种物体，而无需预先定义这些物体的类别。在机器人导航中，机器人可以自主探索未知环境，并识别出重要的地标和障碍物。该研究还有助于推动通用人工智能的发展，使机器能够像人类一样理解和处理复杂的视觉信息。

📄 摘要（原文）

Open-Vocabulary Segmentation (OVS) methods are capable of performing semantic segmentation without relying on a fixed vocabulary, and in some cases, without training or fine-tuning. However, OVS methods typically require a human in the loop to specify the vocabulary based on the task or dataset at hand. In this paper, we introduce Auto-Vocabulary Semantic Segmentation (AVS), advancing open-ended image understanding by eliminating the necessity to predefine object categories for segmentation. Our approach, AutoSeg, presents a framework that autonomously identifies relevant class names using semantically enhanced BLIP embeddings and segments them afterwards. Given that open-ended object category predictions cannot be directly compared with a fixed ground truth, we develop a Large Language Model-based Auto-Vocabulary Evaluator (LAVE) to efficiently evaluate the automatically generated classes and their corresponding segments. With AVS, our method sets new benchmarks on datasets PASCAL VOC, Context, ADE20K, and Cityscapes, while showing competitive performance to OVS methods that require specified class names.