Generalization Boosted Adapter for Open-Vocabulary Segmentation

📄 arXiv: 2409.08468v1 📥 PDF

作者: Wenhao Xu, Changwei Wang, Xuxiang Feng, Rongtao Xu, Longzhao Huang, Zherui Zhang, Li Guo, Shibiao Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-13

💡 一句话要点

提出GBA，增强视觉-语言模型在开放词汇分割任务中的泛化能力

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

关键词: 开放词汇分割 视觉-语言模型 适配器 泛化能力 风格多样化 相关性约束 交叉注意力 CLIP

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在开放词汇分割中面临过拟合和泛化性差的挑战，主要原因是缺乏像素级信息和微调数据。
  2. GBA的核心思想是通过风格多样化和相关性约束，增强特征表示的语义相关性，从而提高模型的泛化能力。
  3. 实验结果表明，GBA可以灵活地集成到各种CLIP-based方法中，并在多个开放词汇分割基准上取得了state-of-the-art的性能。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型(VLMs)在开放词汇对象识别方面表现出卓越的能力，这促使人们将其应用于诸如分割等密集预测任务。然而，由于缺乏像素级粒度和用于微调的有限数据，直接应用VLMs仍然具有挑战性，这会导致过拟合和泛化能力差。为了解决这些限制，我们提出了一种名为Generalization Boosted Adapter (GBA)的新型适配器策略，该策略增强了VLMs在开放词汇分割中的泛化性和鲁棒性。GBA包含两个核心组件：(1)风格多样化适配器(SDA)，它将特征解耦为幅度和相位分量，仅对幅度进行操作，以丰富特征空间表示，同时保持语义一致性；(2)相关性约束适配器(CCA)，它采用交叉注意力来建立文本类别和目标区域之间更紧密的语义关联，抑制不相关的低频“噪声”信息，避免错误的关联。通过浅层SDA和深层CCA的协同作用，GBA有效地缓解了过拟合问题，并增强了特征表示的语义相关性。作为一个简单、高效和即插即用的组件，GBA可以灵活地集成到各种基于CLIP的方法中，展示了广泛的适用性，并在多个开放词汇分割基准上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放词汇分割任务中，视觉-语言模型（VLMs）直接应用时出现的过拟合和泛化能力不足的问题。现有方法由于缺乏像素级别的细粒度信息，以及用于微调的数据量有限，导致模型容易记住训练集中的特定模式，而无法很好地推广到未见过的类别或场景。

核心思路：论文的核心思路是通过解耦特征的风格和内容，并加强文本类别和图像区域之间的语义关联，来提升模型的泛化能力。具体来说，通过风格多样化适配器（SDA）来丰富特征空间，同时通过相关性约束适配器（CCA）来抑制噪声信息，从而避免模型学习到错误的关联。

技术框架：GBA作为一个适配器模块，可以插入到现有的基于CLIP的视觉-语言模型中。其主要包含两个模块：SDA和CCA。SDA首先将特征解耦为幅度和相位分量，然后仅对幅度分量进行操作，以生成更多样化的特征表示。CCA则利用交叉注意力机制，计算文本类别和图像区域之间的相关性，并利用这种相关性来约束特征的学习，从而抑制噪声。

关键创新：论文的关键创新在于提出了SDA和CCA这两个适配器模块，它们分别从风格多样化和相关性约束两个方面来提升模型的泛化能力。SDA通过解耦特征的幅度和相位，实现了特征空间的有效扩展，而CCA则通过交叉注意力机制，加强了文本和图像之间的语义关联，从而抑制了噪声。

关键设计：SDA的关键设计在于仅对特征的幅度分量进行操作，从而避免改变特征的语义信息，同时又能生成更多样化的风格。CCA的关键设计在于使用交叉注意力机制来计算文本类别和图像区域之间的相关性，并利用这种相关性来约束特征的学习。具体的损失函数和网络结构细节在论文中有详细描述，但摘要中未提及具体参数设置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GBA在多个开放词汇分割基准上取得了state-of-the-art的性能，证明了其有效性。具体性能数据和对比基线在摘要中未给出，但强调了GBA作为一个即插即用组件的优势，可以灵活集成到各种CLIP-based方法中，并显著提升性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能安防、自动驾驶、医学图像分析等领域。例如，在智能安防中，可以利用该技术识别监控视频中出现的未知物体；在自动驾驶中，可以帮助车辆理解复杂的交通场景；在医学图像分析中，可以辅助医生诊断疾病。该研究的未来影响在于，它为视觉-语言模型在密集预测任务中的应用提供了新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) have demonstrated remarkable open-vocabulary object recognition capabilities, motivating their adaptation for dense prediction tasks like segmentation. However, directly applying VLMs to such tasks remains challenging due to their lack of pixel-level granularity and the limited data available for fine-tuning, leading to overfitting and poor generalization. To address these limitations, we propose Generalization Boosted Adapter (GBA), a novel adapter strategy that enhances the generalization and robustness of VLMs for open-vocabulary segmentation. GBA comprises two core components: (1) a Style Diversification Adapter (SDA) that decouples features into amplitude and phase components, operating solely on the amplitude to enrich the feature space representation while preserving semantic consistency; and (2) a Correlation Constraint Adapter (CCA) that employs cross-attention to establish tighter semantic associations between text categories and target regions, suppressing irrelevant low-frequency ``noise'' information and avoiding erroneous associations. Through the synergistic effect of the shallow SDA and the deep CCA, GBA effectively alleviates overfitting issues and enhances the semantic relevance of feature representations. As a simple, efficient, and plug-and-play component, GBA can be flexibly integrated into various CLIP-based methods, demonstrating broad applicability and achieving state-of-the-art performance on multiple open-vocabulary segmentation benchmarks.