MARS: a Multimodal Alignment and Ranking System for Few-Shot Segmentation

📄 arXiv: 2504.07942v2 📥 PDF

作者: Nico Catalano, Stefano Samele, Paolo Pertino, Matteo Matteucci

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-10 (更新: 2025-07-21)

💡 一句话要点

MARS：多模态对齐与排序系统，提升少样本分割性能

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

关键词: 少样本分割 多模态融合 排序系统 mask proposals 视觉语义对齐

📋 核心要点

  1. 现有少样本分割方法仅依赖视觉相似性进行选择，忽略了其他模态信息，导致分割效果受限。
  2. MARS利用多模态信息对mask proposals进行排序和融合，从而提升分割的鲁棒性和准确性。
  3. 实验表明，MARS在多个数据集上取得了state-of-the-art的结果，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MARS的即插即用排序系统，用于提升少样本分割的性能。现有方法主要依赖查询图像和示例图像之间的视觉相似性，导致预测结果欠佳。MARS利用多模态线索，对mask proposals进行过滤和融合，从而实现更鲁棒的预测。该系统首先为单个查询图像生成一组mask预测，然后通过多模态分数对这些proposals进行评估、过滤和融合。这些分数是在局部和全局层面计算的。在COCO-20i、Pascal-5i、LVIS-92i和FSS-1000数据集上的大量实验表明，整合所有四个评分组件对于鲁棒排序至关重要。MARS可以轻松地与各种mask proposal系统集成，并在一系列先进方法中部署，在多个现有基准测试中取得了新的state-of-the-art结果。代码将在接受后发布。

🔬 方法详解

问题定义：少样本分割旨在仅使用少量带标签的样本来分割新的对象类别。现有方法主要依赖查询图像和支持图像之间的视觉相似性，缺乏更全面的选择机制，导致分割结果不够理想，尤其是在复杂场景或类别差异较大时。现有方法的痛点在于无法有效利用除视觉信息外的其他模态信息，导致泛化能力不足。

核心思路：MARS的核心思路是利用多模态信息对mask proposals进行排序和融合。通过结合视觉、语义等多种模态的信息，可以更准确地评估每个proposal的质量，从而选择更合适的mask进行分割。这种方法能够有效利用不同模态的互补信息，提高分割的鲁棒性和准确性。

技术框架：MARS是一个即插即用的排序系统，可以与各种mask proposal系统集成。其主要流程包括：1) 为单个查询图像生成一组mask proposals；2) 使用多模态分数对这些proposals进行评估；3) 根据评估结果对proposals进行过滤和排序；4) 将排序后的proposals进行融合，得到最终的分割结果。该系统在局部和全局层面计算多模态分数，以更全面地评估每个proposal的质量。

关键创新：MARS的关键创新在于其多模态排序机制。与现有方法仅依赖视觉相似性不同，MARS结合了视觉、语义等多种模态的信息，从而更准确地评估每个mask proposal的质量。这种多模态融合的方法能够有效利用不同模态的互补信息，提高分割的鲁棒性和准确性。此外，MARS的即插即用特性使其可以轻松地与各种mask proposal系统集成，具有很强的通用性。

关键设计：MARS的关键设计包括：1) 多模态特征提取：使用预训练模型提取图像的视觉和语义特征；2) 局部和全局评分：在局部和全局层面计算多模态分数，以更全面地评估每个proposal的质量；3) 排序和融合：根据多模态分数对proposals进行排序，并使用加权平均等方法进行融合，得到最终的分割结果。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MARS在COCO-20i、Pascal-5i、LVIS-92i和FSS-1000等多个数据集上取得了state-of-the-art的结果。通过与一系列先进方法集成，MARS在多个现有基准测试中都显著提升了分割性能。具体的性能提升数据在论文中进行了详细描述（未知），但总体而言，MARS证明了多模态信息在少样本分割中的重要性，并提供了一种有效的排序和融合方法。

🎯 应用场景

MARS在少样本分割领域具有广泛的应用前景，例如在医学图像分析中，可以利用少量标注的医学图像来分割新的病灶区域；在遥感图像分析中，可以利用少量标注的遥感图像来分割新的地物类型；在自动驾驶领域，可以利用少量标注的图像来分割新的道路障碍物。该研究的实际价值在于降低了对大量标注数据的依赖，提高了分割的效率和准确性。未来，MARS可以进一步扩展到其他少样本学习任务中。

📄 摘要（原文）

Few Shot Segmentation aims to segment novel object classes given only a handful of labeled examples, enabling rapid adaptation with minimal supervision. Current literature crucially lacks a selection method that goes beyond visual similarity between the query and example images, leading to suboptimal predictions. We present MARS, a plug-and-play ranking system that leverages multimodal cues to filter and merge mask proposals robustly. Starting from a set of mask predictions for a single query image, we score, filter, and merge them to improve results. Proposals are evaluated using multimodal scores computed at local and global levels. Extensive experiments on COCO-20i, Pascal-5i, LVIS-92i, and FSS-1000 demonstrate that integrating all four scoring components is crucial for robust ranking, validating our contribution. As MARS can be effortlessly integrated with various mask proposal systems, we deploy it across a wide range of top-performer methods and achieve new state-of-the-art results on multiple existing benchmarks. Code will be available upon acceptance.