Cross-Domain Semantic Segmentation with Large Language Model-Assisted Descriptor Generation

📄 arXiv: 2501.16467v1 📥 PDF

作者: Philip Hughes, Larry Burns, Luke Adams

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-27

💡 一句话要点

LangSeg：利用大语言模型辅助生成描述符，提升跨域语义分割性能。

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

关键词: 语义分割 大型语言模型 跨域泛化 视觉Transformer 上下文描述符

📋 核心要点

  1. 传统语义分割方法在泛化到新场景和类别时面临挑战，缺乏对语义关系的深入理解。
  2. LangSeg利用LLM生成细粒度、上下文相关的子类描述符，增强视觉特征，提升分割性能。
  3. LangSeg在ADE20K和COCO-Stuff数据集上超越现有方法，mIoU提升高达6.1%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

语义分割在使机器能够理解和解释像素级别的视觉场景方面起着至关重要的作用。虽然传统的分割方法已经取得了显著的成功，但它们对不同场景和未见过的对象类别的泛化能力仍然有限。大型语言模型（LLM）的最新进展为桥接视觉和文本模态提供了一个有希望的途径，从而更深入地理解语义关系。在本文中，我们提出了一种新颖的LLM引导的语义分割方法LangSeg，该方法利用LLM生成的上下文敏感的、细粒度的子类描述符。我们的框架将这些描述符与预训练的Vision Transformer（ViT）集成，以实现卓越的分割性能，而无需进行广泛的模型再训练。我们在两个具有挑战性的数据集ADE20K和COCO-Stuff上评估了LangSeg，它优于最先进的模型，在平均交并比（mIoU）方面实现了高达6.1%的改进。此外，我们进行了全面的消融研究和人工评估，以验证我们的方法在实际场景中的有效性。结果表明，LangSeg不仅擅长语义理解和上下文对齐，而且还为语言引导的分割任务提供了一个灵活高效的框架。这种方法为交互式和特定领域的分割应用开辟了新的可能性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的语义分割方法在跨域泛化能力上存在不足，难以适应新的场景和未见过的物体类别。它们通常依赖于有限的标注数据进行训练，缺乏对图像中物体之间复杂语义关系的理解，导致在实际应用中性能下降。

核心思路：LangSeg的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力，生成细粒度的、上下文相关的子类描述符，从而增强视觉特征，提升语义分割的准确性和泛化能力。通过将LLM的知识融入到视觉模型中，可以弥补传统方法在语义理解方面的不足。

技术框架：LangSeg框架主要包含以下几个阶段：1) 使用LLM生成图像中每个像素或区域的子类描述符，这些描述符包含了丰富的语义信息。2) 将这些描述符与预训练的Vision Transformer (ViT)提取的视觉特征进行融合。3) 使用融合后的特征进行像素级别的分类，得到最终的语义分割结果。整个框架无需对ViT进行大规模的重新训练，降低了计算成本。

关键创新：LangSeg的关键创新在于利用LLM生成上下文敏感的细粒度描述符，并将其有效地融入到视觉分割模型中。与以往方法直接使用图像特征进行分割不同，LangSeg通过LLM引入了外部知识，从而更好地理解图像中的语义关系。这种方法可以显著提升模型在跨域场景下的泛化能力。

关键设计：LangSeg的关键设计包括：1) 如何选择合适的LLM并设计prompt，以生成高质量的子类描述符。2) 如何有效地将LLM生成的描述符与ViT提取的视觉特征进行融合，例如使用注意力机制或特征拼接等方法。3) 如何设计损失函数，以鼓励模型学习到LLM提供的语义信息。此外，还需要考虑如何平衡计算成本和分割性能。

📊 实验亮点

LangSeg在ADE20K和COCO-Stuff数据集上取得了显著的性能提升，mIoU分别提高了4.2%和6.1%，超越了现有的state-of-the-art方法。消融实验表明，LLM生成的子类描述符对分割性能的提升起着关键作用。人工评估也验证了LangSeg在实际场景中的有效性，表明其能够更准确地理解图像中的语义信息。

🎯 应用场景

LangSeg具有广泛的应用前景，包括自动驾驶、机器人导航、医学图像分析、遥感图像解译等领域。通过提升语义分割的准确性和泛化能力，LangSeg可以帮助机器更好地理解周围环境，从而实现更智能、更可靠的应用。此外，LangSeg的语言引导特性也为交互式图像编辑和特定领域的分割任务提供了新的可能性。

📄 摘要（原文）

Semantic segmentation plays a crucial role in enabling machines to understand and interpret visual scenes at a pixel level. While traditional segmentation methods have achieved remarkable success, their generalization to diverse scenes and unseen object categories remains limited. Recent advancements in large language models (LLMs) offer a promising avenue for bridging visual and textual modalities, providing a deeper understanding of semantic relationships. In this paper, we propose LangSeg, a novel LLM-guided semantic segmentation method that leverages context-sensitive, fine-grained subclass descriptors generated by LLMs. Our framework integrates these descriptors with a pre-trained Vision Transformer (ViT) to achieve superior segmentation performance without extensive model retraining. We evaluate LangSeg on two challenging datasets, ADE20K and COCO-Stuff, where it outperforms state-of-the-art models, achieving up to a 6.1% improvement in mean Intersection over Union (mIoU). Additionally, we conduct a comprehensive ablation study and human evaluation to validate the effectiveness of our method in real-world scenarios. The results demonstrate that LangSeg not only excels in semantic understanding and contextual alignment but also provides a flexible and efficient framework for language-guided segmentation tasks. This approach opens up new possibilities for interactive and domain-specific segmentation applications.