Towards Open-Vocabulary Semantic Segmentation Without Semantic Labels

📄 arXiv: 2409.19846v1 📥 PDF

作者: Heeseong Shin, Chaehyun Kim, Sunghwan Hong, Seokju Cho, Anurag Arnab, Paul Hongsuck Seo, Seungryong Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-30

备注: To appear at NeurIPS 2024. Project page is available at https://cvlab-kaist.github.io/PixelCLIP

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出PixelCLIP，利用无语义标签图像实现开放词汇语义分割

🎯 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 无监督学习 视觉-语言模型 CLIP 像素级理解

📋 核心要点

  1. 现有CLIP模型在图像级任务表现出色，但在像素级语义分割中缺乏定位能力。
  2. PixelCLIP利用SAM和DINO等模型生成的无标签掩码，引导CLIP学习像素级的位置信息。
  3. 通过在线聚类算法和可学习类名，PixelCLIP在无语义标签的情况下实现了有效的语义概念学习。

📝 摘要（中文）

大规模视觉-语言模型（如CLIP）在图像级别的任务中展现了令人印象深刻的开放词汇能力，擅长识别图像中存在的物体。然而，它们在像素级别的识别任务（如语义分割）中表现不佳，因为语义分割需要理解物体的位置信息。本文提出了一种名为PixelCLIP的新方法，通过使用来自视觉基础模型（如SAM和DINO）生成的无标签图像和掩码来引导模型学习物体的位置信息，从而使CLIP图像编码器适应像素级别的理解。为了解决利用无语义标签掩码的挑战，我们设计了一种使用可学习类名的在线聚类算法来获取通用的语义概念。PixelCLIP在开放词汇语义分割中显示出比CLIP显著的性能提升，并且与caption-supervised方法相比具有竞争力的结果。项目主页：https://cvlab-kaist.github.io/PixelCLIP

🔬 方法详解

问题定义：开放词汇语义分割旨在识别和分割图像中出现的任意物体类别，而无需预先定义固定的类别集合。现有的方法要么依赖于大量的标注数据，要么需要人工设计的语义标签。PixelCLIP要解决的问题是如何在没有语义标签的情况下，利用视觉-语言模型的强大能力进行开放词汇语义分割。现有方法的痛点在于需要大量的标注数据或者人工设计的语义信息，限制了其泛化能力和应用范围。

核心思路：PixelCLIP的核心思路是利用视觉基础模型（如SAM和DINO）生成图像的掩码，这些掩码虽然没有语义标签，但包含了物体的位置信息。通过将这些掩码与CLIP的图像编码器结合，并设计一种在线聚类算法来学习通用的语义概念，从而实现无语义标签的开放词汇语义分割。这样设计的目的是为了充分利用视觉-语言模型的知识，同时避免对大量标注数据的依赖。

技术框架：PixelCLIP的整体框架包括以下几个主要模块：1) 使用SAM或DINO等视觉基础模型生成图像的掩码；2) 使用CLIP的图像编码器提取图像的视觉特征；3) 将掩码和视觉特征输入到一个像素级别的预测模块，生成像素级别的特征表示；4) 使用在线聚类算法对像素级别的特征表示进行聚类，学习通用的语义概念；5) 使用可学习的类名来表示聚类结果，并将其与CLIP的文本编码器进行对齐。

关键创新：PixelCLIP最重要的技术创新点在于它提出了一种利用无语义标签的掩码来引导视觉-语言模型学习像素级别位置信息的方法。与现有方法相比，PixelCLIP不需要任何人工标注的语义信息，而是通过在线聚类算法自动学习通用的语义概念。这种方法可以大大降低对标注数据的依赖，提高模型的泛化能力。

关键设计：PixelCLIP的关键设计包括：1) 使用SAM或DINO生成高质量的物体掩码；2) 设计了一种在线聚类算法，该算法可以动态地调整聚类中心，并学习可学习的类名；3) 使用对比学习损失函数来对齐视觉特征和文本特征，从而提高模型的语义理解能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述，例如损失函数的权重、聚类算法的参数等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PixelCLIP在开放词汇语义分割任务中取得了显著的性能提升。实验结果表明，PixelCLIP在没有语义标签的情况下，能够达到与caption-supervised方法相媲美的性能。与直接使用CLIP相比，PixelCLIP的性能提升了显著的百分比（具体数值请参考论文）。这些结果表明，PixelCLIP能够有效地利用无语义标签的掩码来学习像素级别的位置信息，从而提高模型的语义分割能力。

🎯 应用场景

PixelCLIP在自动驾驶、机器人导航、医学图像分析等领域具有广泛的应用前景。它可以用于识别和分割图像中的任意物体，而无需预先定义类别，从而提高了系统的灵活性和适应性。此外，PixelCLIP还可以用于生成图像的语义地图，为后续的任务提供更丰富的信息。未来，该技术有望应用于更复杂的场景，例如视频语义分割、三维场景理解等。

📄 摘要（原文）

Large-scale vision-language models like CLIP have demonstrated impressive open-vocabulary capabilities for image-level tasks, excelling in recognizing what objects are present. However, they struggle with pixel-level recognition tasks like semantic segmentation, which additionally require understanding where the objects are located. In this work, we propose a novel method, PixelCLIP, to adapt the CLIP image encoder for pixel-level understanding by guiding the model on where, which is achieved using unlabeled images and masks generated from vision foundation models such as SAM and DINO. To address the challenges of leveraging masks without semantic labels, we devise an online clustering algorithm using learnable class names to acquire general semantic concepts. PixelCLIP shows significant performance improvements over CLIP and competitive results compared to caption-supervised methods in open-vocabulary semantic segmentation. Project page is available at https://cvlab-kaist.github.io/PixelCLIP