BYOCL: Build Your Own Consistent Latent with Hierarchical Representative Latent Clustering

📄 arXiv: 2410.15060v2 📥 PDF

作者: Jiayue Dai, Yunya Wang, Yihan Fang, Yuetong Chen, Butian Xiong

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-19 (更新: 2025-04-10)

备注: 5 pages, 5 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

BYOCL：通过分层代表性潜在聚类构建一致的潜在空间，解决SAM在图像序列分割中的语义不一致问题

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

关键词: 图像序列分割 语义一致性 分层聚类 潜在空间 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有单图像分割模型（如SAM）在处理图像序列时，存在语义分割不一致的问题，影响了其在视频理解等领域的应用。
  2. BYOCL的核心思想是利用分层代表性潜在聚类，在图像序列的潜在空间中构建一致的语义表示，从而实现一致的分割。
  3. 实验结果表明，BYOCL在分割一致性方面显著优于SAM，并且通过分批处理，有效降低了时间和空间复杂度。

📝 摘要（中文）

为了解决SAM或其他单图像分割模型处理图像序列时出现的语义不一致问题，我们提出了BYOCL。该模型在大量实验中优于SAM，展示了其在CLIP和其他表示上的分层原型能力。BYOCL通过将输入分成更小的批次，显著减少了时间和空间消耗，与以前的方法相比，实现了指数级的时间缩减。我们的方法利用SAM图像编码器进行特征提取，然后采用批内和批间聚类算法。大量实验表明，BYOCL远远超过了以前最先进的单图像分割模型。我们的工作是第一个在不需要训练的情况下，使用基础模型进行一致分割的工作，利用即插即用模块适用于任何潜在空间，使我们的方法非常高效。

🔬 方法详解

问题定义：现有的单图像分割模型，如Segment Anything Model (SAM)，在处理图像序列时，由于缺乏对时序信息的建模，容易出现语义分割结果不一致的问题。这种不一致性限制了这些模型在视频编辑、机器人导航等需要稳定分割结果的应用场景中的使用。现有方法通常需要针对特定任务进行训练，泛化能力较弱。

核心思路：BYOCL的核心思路是利用图像序列在潜在空间中的相似性，通过聚类的方式构建一致的语义表示。具体来说，它首先使用SAM的图像编码器提取图像特征，然后在潜在空间中进行分层聚类，将相似的特征聚成一类，并用聚类中心作为该类的代表性特征。通过这种方式，BYOCL可以在不需要训练的情况下，实现对图像序列的一致分割。

技术框架：BYOCL的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用SAM的图像编码器提取图像特征；2) 将特征分成多个批次；3) 在每个批次内进行聚类（Intra-Batch Clustering），得到批次内的代表性特征；4) 在所有批次的代表性特征之间进行聚类（Inter-Batch Clustering），得到全局的代表性特征；5) 使用全局代表性特征指导图像分割。

关键创新：BYOCL的关键创新在于其分层聚类的策略。通过先在批次内聚类，再在批次间聚类，BYOCL可以有效地降低计算复杂度，并提高聚类的准确性。此外，BYOCL是一种即插即用的方法，可以应用于任何潜在空间，无需针对特定任务进行训练。

关键设计：BYOCL的关键设计包括：1) 使用SAM的图像编码器作为特征提取器，保证了特征的质量；2) 采用批处理的方式降低计算复杂度；3) 使用K-means算法进行聚类；4) 通过调整聚类中心的数量来控制分割的粒度；5) 没有明确提及损失函数，因为该方法不需要训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BYOCL在实验中表现出显著的优势，在图像序列分割任务中，BYOCL在分割一致性方面远超SAM等单图像分割模型。此外，BYOCL通过分批处理，实现了指数级的时间缩减，使其能够处理大规模的图像序列。该方法无需训练，即插即用，具有很强的通用性。

🎯 应用场景

BYOCL具有广泛的应用前景，包括视频编辑、机器人导航、医学图像分析等。在视频编辑中，BYOCL可以用于生成一致的视频分割结果，方便用户进行精确的编辑操作。在机器人导航中，BYOCL可以帮助机器人理解周围环境，并进行稳定的目标跟踪。在医学图像分析中，BYOCL可以用于分割病灶区域，辅助医生进行诊断。

📄 摘要（原文）

To address the semantic inconsistency issue with SAM or other single-image segmentation models handling image sequences, we introduce BYOCL. This novel model outperforms SAM in extensive experiments, showcasing its Hierarchical prototype capabilities across CLIP and other representations. BYOCL significantly reduces time and space consumption by dividing inputs into smaller batches, achieving exponential time reduction compared to previous methods. Our approach leverages the SAM image encoder for feature extraction, followed by Intra-Batch and Inter-Batch clustering algorithms. Extensive experiments demonstrate that BYOCL far exceeds the previous state-of-the-art single image segmentation model. Our work is the first to apply consistent segmentation using foundation models without requiring training, utilizing plug-and-play modules for any latent space, making our method highly efficientModels are available at \href{https://github.com/cyt1202/BYOCL.git