LMSeg: Unleashing the Power of Large-Scale Models for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

📄 arXiv: 2412.00364v1 📥 PDF

作者: Huadong Tang, Youpeng Zhao, Yan Huang, Min Xu, Jun Wang, Qiang Wu

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-11-30

💡 一句话要点

LMSeg：利用大规模模型进行开放词汇语义分割，提升细粒度视觉-语言对齐。

🎯 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 大规模模型 大型语言模型 视觉-语言对齐 CLIP SAM 特征融合

📋 核心要点

  1. 现有开放词汇语义分割方法依赖固定模板的短文本提示，无法充分捕捉对象的多样属性。
  2. LMSeg利用大型语言模型生成富含视觉属性的语言提示，并结合SAM模型增强像素级视觉特征提取。
  3. LMSeg在多个开放词汇分割基准测试中取得了state-of-the-art的性能，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

开放词汇语义分割在识别图像中未见过的物体方面优于传统的封闭集训练方法已成为共识。现有的开放词汇方法利用视觉-语言模型（如CLIP）将视觉特征与通过大规模视觉-语言数据集预训练获得的丰富语义特征对齐。然而，这些方法中使用的文本提示是基于固定模板的短语，无法捕捉全面的对象属性。此外，CLIP模型擅长利用图像级特征，但在像素级表示方面效果较差，而像素级表示对于语义分割任务至关重要。本文提出利用多个大规模模型来增强细粒度视觉特征和丰富的语言特征之间的对齐，从而缓解上述问题。具体来说，该方法采用大型语言模型（LLM）为每个类别生成具有多样视觉属性（包括颜色、形状/大小和纹理/材料）的丰富语言提示。此外，为了增强视觉特征提取，通过提出的可学习加权融合策略，采用SAM模型作为CLIP视觉编码器的补充。基于这些技术，该方法（称为LMSeg）在所有主要的开放词汇分割基准测试中实现了最先进的性能。代码即将发布。

🔬 方法详解

问题定义：开放词汇语义分割旨在识别图像中未见过的物体，现有方法依赖CLIP等视觉-语言模型，但其使用的文本提示过于简单，无法充分描述物体的各种属性（如颜色、形状、材质等），限制了分割精度。此外，CLIP模型擅长图像级别的特征提取，但在像素级别的特征表示能力不足，这对于语义分割任务至关重要。

核心思路：LMSeg的核心思路是利用大规模语言模型（LLM）生成更丰富、更具描述性的文本提示，从而增强视觉特征和语言特征之间的对齐。同时，引入SAM模型来补充CLIP的视觉特征提取能力，特别是提升像素级别的特征表示。通过融合来自不同模型的优势，提高开放词汇语义分割的性能。

技术框架：LMSeg的整体框架包含以下几个主要模块：1) 使用大型语言模型（LLM）为每个类别生成包含颜色、形状、纹理等多种视觉属性的丰富文本提示。2) 使用CLIP模型提取图像的视觉特征。3) 使用SAM模型提取更精细的像素级别视觉特征。4) 提出一种可学习的加权融合策略，将CLIP和SAM提取的视觉特征进行融合。5) 将融合后的视觉特征与LLM生成的文本提示进行对齐，最终进行语义分割。

关键创新：LMSeg的关键创新在于：1) 利用大型语言模型生成更丰富、更具描述性的文本提示，解决了现有方法中文本提示信息不足的问题。2) 引入SAM模型，并设计可学习的加权融合策略，有效融合CLIP和SAM的视觉特征，提升了像素级别的特征表示能力。

关键设计：在视觉特征融合方面，LMSeg采用可学习的权重来融合CLIP和SAM的特征。具体来说，对于每个像素，学习一个权重值，用于控制CLIP特征和SAM特征的贡献比例。损失函数方面，采用标准的交叉熵损失函数进行训练。具体的网络结构细节和参数设置在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LMSeg在多个开放词汇分割基准测试中取得了state-of-the-art的性能。具体的数据和对比基线在摘要中没有给出，属于未知信息。但摘要强调了LMSeg在所有主要的开放词汇分割基准测试中都超越了现有方法，表明其具有显著的性能提升。

🎯 应用场景

LMSeg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。它可以帮助机器识别和分割图像中未知的物体，提高机器对环境的理解能力，从而实现更智能化的决策和控制。例如，在自动驾驶中，LMSeg可以帮助车辆识别道路上的新出现的障碍物，提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

It is widely agreed that open-vocabulary-based approaches outperform classical closed-set training solutions for recognizing unseen objects in images for semantic segmentation. Existing open-vocabulary approaches leverage vision-language models, such as CLIP, to align visual features with rich semantic features acquired through pre-training on large-scale vision-language datasets. However, the text prompts employed in these methods are short phrases based on fixed templates, failing to capture comprehensive object attributes. Moreover, while the CLIP model excels at exploiting image-level features, it is less effective at pixel-level representation, which is crucial for semantic segmentation tasks. In this work, we propose to alleviate the above-mentioned issues by leveraging multiple large-scale models to enhance the alignment between fine-grained visual features and enriched linguistic features. Specifically, our method employs large language models (LLMs) to generate enriched language prompts with diverse visual attributes for each category, including color, shape/size, and texture/material. Additionally, for enhanced visual feature extraction, the SAM model is adopted as a supplement to the CLIP visual encoder through a proposed learnable weighted fusion strategy. Built upon these techniques, our method, termed LMSeg, achieves state-of-the-art performance across all major open-vocabulary segmentation benchmarks. The code will be made available soon.