开放世界视觉语言驱动的无监督语义分割

开放世界视觉语言驱动的语义分割是当前计算机视觉领域的一个前沿研究方向，主要目标是弥合监督语义分割与实际应用中识别新概念的差距。传统方法往往依赖于大量标记的图像数据，但在现实世界中，获取此类数据往往成本高昂且限制了模型的泛化能力。零镜头分割作为一种解决策略，试图通过分析隐藏和可见对象间的关联，但其需求大量不同基础类别的密集标注。 本文提出了ViL-Seg（Visual Language-driven Semantic Segmentation）方法，这是首个尝试仅利用互联网上广泛存在的图像标题数据来学习分割开放世界类别语义对象的系统。方法的核心在于结合视觉和文本编码器，生成图像字幕的视觉和文本嵌入，从而实现分割功能。该系统包含两个关键组件： 1. 基于视觉和跨模态对比的图像编码器：图像编码器经过联合训练，采用对比学习策略，同时考虑视觉特征和文本描述，这样既保留了图像的细粒度语义信息，又包含了高级类别概念，这对于分割任务来说至关重要。 2. 在线聚类头：设计在图像编码器上的在线聚类模块，可以实时将视觉嵌入划分为多个语义组。这个模块通过与文本嵌入进行比较，动态地对视觉特征进行分类，进一步增强了模型的适应性和灵活性。 实验结果显示，ViL-Seg在无需任何密集标注数据的情况下，能直接处理开放世界的各类对象，相较于依赖于多个基准数据集标注的传统零次分割方法，性能更加优秀。这种方法展示了利用无标注的互联网数据进行零样本迁移学习的巨大潜力，对于推动语义分割技术的实际应用具有重要意义。 总结来说，开放世界视觉语言驱动的语义分割是一种创新的解决方案，它挑战了传统的数据依赖性，通过巧妙融合视觉和文本信息，实现了对开放类别对象的有效分割。这一突破性工作有望在未来减少大规模标注的需求，使得模型能够更好地应对现实世界的复杂场景。