Test-Time Optimization for Domain Adaptive Open Vocabulary Segmentation

📄 arXiv: 2501.04696v2 📥 PDF

作者: Ulindu De Silva, Didula Samaraweera, Sasini Wanigathunga, Kavindu Kariyawasam, Kanchana Ranasinghe, Muzammal Naseer, Ranga Rodrigo

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-08 (更新: 2025-03-08)

💡 一句话要点

提出Seg-TTO，通过测试时优化提升零样本开放词汇语义分割在特定领域的性能。

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

关键词: 零样本学习 开放词汇语义分割 领域自适应 测试时优化 自监督学习

📋 核心要点

  1. 现有开放词汇语义分割方法在特定领域数据集上表现不佳，无法达到有监督方法的性能。
  2. Seg-TTO通过分割特定的测试时优化，利用自监督目标函数对齐模型参数与输入图像，提升性能。
  3. Seg-TTO在22个领域数据集上，与SOTA方法集成后，mIoU最高提升27%，达到新的state-of-the-art。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Seg-TTO的新框架，用于零样本开放词汇语义分割（OVSS），旨在提升其在特定领域任务中的表现。虽然现有的开放词汇方法在零样本设置下的标准分割基准上表现出色，但在高度领域特定的数据集上，它们不如有监督的方法。我们专注于分割特定的测试时优化来解决这一差距。分割需要理解单个图像中的多个概念，同时保留表示的局部性和空间结构。我们提出了一种新颖的自监督目标，以满足这些要求，并使用它在测试时将模型参数与输入图像对齐。在文本模态中，我们为每个类别学习多个嵌入，以捕获图像中的不同概念，而在视觉模态中，我们计算像素级损失，然后进行特定于保留空间结构的嵌入聚合操作。我们提出的框架Seg-TTO是一个即插即用模块。我们将Seg-TTO与三种最先进的OVSS方法集成，并在涵盖一系列专门领域的22个具有挑战性的OVSS任务中进行评估。我们的Seg-TTO展示了明显的性能改进（在某些数据集上mIoU提高了高达27%），建立了新的state-of-the-art。我们的代码和模型将公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本开放词汇语义分割（OVSS）在特定领域数据集上性能不足的问题。现有方法在通用数据集上表现良好，但在领域特定数据上，由于领域差异和词汇外（out-of-vocabulary）问题，性能显著下降。现有方法无法有效利用测试时信息来适应特定领域的图像特征和概念。

核心思路：论文的核心思路是在测试时对模型进行优化，使其适应特定领域的图像特征。通过引入自监督目标函数，利用输入图像本身的信息来调整模型参数，从而提高分割精度。这种测试时优化方法避免了对大量领域特定数据的标注需求，实现了真正的零样本学习。

技术框架：Seg-TTO框架是一个即插即用模块，可以与现有的OVSS方法集成。其主要流程包括：1) 文本模态：为每个类别学习多个嵌入，以捕获图像中的不同概念。2) 视觉模态：计算像素级损失，然后进行特定于保留空间结构的嵌入聚合操作。3) 测试时优化：利用自监督目标函数，根据输入图像调整模型参数。

关键创新：论文的关键创新在于提出了分割特定的测试时优化方法，以及相应的自监督目标函数。该自监督目标函数旨在保留图像的空间结构，并使模型能够理解图像中的多个概念。通过在测试时对模型进行优化，Seg-TTO能够更好地适应特定领域的图像特征，从而提高分割精度。

关键设计：在文本模态中，使用多个嵌入来表示每个类别，以捕捉不同的概念。在视觉模态中，使用像素级损失来保留空间结构。自监督目标函数的设计考虑了分割任务的特点，例如需要理解图像中的多个概念，并保留空间结构。具体的损失函数形式和优化算法未知，需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Seg-TTO与三种最先进的OVSS方法集成，并在22个具有挑战性的OVSS任务中进行评估，涵盖多个专业领域。实验结果表明，Seg-TTO能够显著提升现有方法的性能，在某些数据集上mIoU提高了高达27%，建立了新的state-of-the-art。这表明Seg-TTO在领域自适应开放词汇语义分割方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医学图像分析、遥感图像解译、工业缺陷检测等领域。通过零样本开放词汇语义分割，无需大量标注数据即可实现对特定领域图像的精确分割，降低了标注成本，加速了相关应用落地。未来可进一步探索更有效的测试时优化策略，提升模型在复杂场景下的鲁棒性。

📄 摘要（原文）

We present Seg-TTO, a novel framework for zero-shot, open-vocabulary semantic segmentation (OVSS), designed to excel in specialized domain tasks. While current open-vocabulary approaches show impressive performance on standard segmentation benchmarks under zero-shot settings, they fall short of supervised counterparts on highly domain-specific datasets. We focus on segmentation-specific test-time optimization to address this gap. Segmentation requires an understanding of multiple concepts within a single image while retaining the locality and spatial structure of representations. We propose a novel self-supervised objective adhering to these requirements and use it to align the model parameters with input images at test time. In the textual modality, we learn multiple embeddings for each category to capture diverse concepts within an image, while in the visual modality, we calculate pixel-level losses followed by embedding aggregation operations specific to preserving spatial structure. Our resulting framework termed Seg-TTO is a plug-and-play module. We integrate Seg-TTO with three state-of-the-art OVSS approaches and evaluate across 22 challenging OVSS tasks covering a range of specialized domains. Our Seg-TTO demonstrates clear performance improvements (up to 27% mIoU increase on some datasets) establishing new state-of-the-art. Our code and models will be released publicly.