11日前
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Lei Ke, Mingqiao Ye, Martin Danelljan, Yifan Liu, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang, Fisher Yu
要約
最近の「Segment Anything Model（SAM）」は、セグメンテーションモデルのスケーリングにおいて大きな飛躍を遂げ、強力なゼロショット能力と柔軟なプロンプト対応を実現しています。しかし、11億枚のマスクで学習されたにもかかわらず、特に構造が複雑な物体に対してはマスク予測の品質が十分でない場合が多く見られます。そこで本研究では、SAMの元のプロンプト対応設計、効率性、ゼロショット汎化能力を維持しつつ、あらゆる物体を高精度でセグメンテーションできる能力を付与した「HQ-SAM」を提案します。我々の丁寧な設計により、SAMの事前学習済み重みを再利用・保存しつつ、追加パラメータと計算量を最小限に抑えることに成功しました。また、高品質なマスクを予測するための「学習可能な高品質出力トークン（High-Quality Output Token）」を導入し、これをSAMのマスクデコーダに組み込みました。さらに、マスクデコーダの特徴量にのみ依存するのではなく、初期段階および最終段階のViT特徴量とも融合することで、マスクの詳細性を向上させました。導入した学習可能なパラメータを学習するため、複数のソースから構成された44,000枚の細粒度マスクからなるデータセットを構築しました。HQ-SAMはこの44,000枚のマスクデータセットのみで学習され、8つのGPUを用いた場合、学習時間はわずか4時間で済みます。また、異なる下流タスクに適用した10種類の多様なセグメンテーションデータセットにおいて、HQ-SAMの有効性を検証しました。そのうち8つのデータセットはゼロショット転移プロトコルで評価されています。本研究のコードおよび事前学習済みモデルは、https://github.com/SysCV/SAM-HQ にて公開されています。