こしあん
2023-02-09

論文まとめ:Generalized Decoding for Pixel, Image, and Language


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ざっくりいうと

  • オープンワールドのセグメンテーションタスクを統合した汎用モデル
  • デコーダーの構造を工夫し、潜在・テキストクエリの2種類を入力、意味的・ピクセルレベルの2種類を出力とし、組み合わせでタスクを類型化
  • 強いゼロショット転移性があり、下流タスクでSoTA
  • 画像編集や、主観変更したキャプション生成も可能

導入

  • オープンワールドのセグメンテーション問題って需要あるけどなかなか進んでないよね
    • アノテーションコスト高い
    • 全ピクセルをグループ化して、オープンボキャブラリーで認識することはあまり研究されていない
    • 分類・検索・検出・VQA・セグメンテーションのような粒度の異なるタスクから、相互利益を得て学習することは自明ではない
  • CLIPのような基盤モデルから、セグメンテーションタスクに取り組むのはある(MaskCLIP、DenseCLIP)
    • しかし、特定のセグメンテーションタスクのみで、異なる粒度へのタスクへの一般化は行っていない
  • スペシャリストモデルからジェネラリストモデルにしたい
  • X-Decoder(本研究)のやりたいこと:画素レベルの画像分割、画像レベルの検索、視覚言語タスクなど、すべてのタスクの汎用的な複合手順の定式化
    • EncoderはMask2Formerの枠組み
      • Mask2Formerは、セグメンテーションタスクの統合はしたが、設定がオープンボキャブラリーではない
    • Decoderの設計が新規性
      • 2種類のクエリを使う
      • 普遍的なセグメンテーションのための、セグメンテーションマスクのデコードを目的とした一般的な非意味的クエリ(Mask2Formerと同じ)
      • 言語関連の多様なビジョンタスクのための、デコーダで言語認識させるためのテキストクエリ(新規性)
    • ピクセルレベルのマスク、トークンレベルのセマンティックの2種類の出力を予測
      • これらの組み合わせで、全てのタスクをシームレスにサポート
  • 7つのデータセットの10個の設定でSoTAで、ゼロショット転移性つよつよ

手法

2つのクエリ×2つの出力

  • X-DecoderのInputは2種類のクエリ
    • Latent Queries(Image EncoderからのFPN状の特徴量)
    • Text Queries(Text Encoderの特徴量)
  • X-DecoderのOutputは2種類
    • Semantic Outputs
    • Pixel-Level Outputs

これらの組み合わせですべてのタスクを表現

エンコーダーでの画像とテキストを完全に分離

X-Decoderの工夫点:画像とテキストのエンコーダを完全に分離
* これまでの研究(MDETRやUnitab)はエンコーダーで画像とテキストをFusionするのが大半だった
* Contrastive Learinngや生成的な事前学習も困難
* X-Decoderのように完全に分離すると、出力をすべてクエリとして用いることが可能
* より強いピクセルレベル表現の学習と異なる粒度のタスクのサポートに不可欠

タスクごとに異なるマスク戦略

  • X-Decoderでは、Latent QueryとText QueryについてSelf AttentionとCross Attentionをとっている
  • Cross Attentionについては、タスクごとに取り方が違う

損失関数

  • Senamtic OutputとText Queryとのアフィンをとり、Ground Truthとのクロスエントロピーを計算
  • Sematic OutputとPixel-Level outputから、ハンガリアンマッチングを行い、セグメンテーションのロスを計算(Binary Cross EntropyやDice Loss)

訓練詳細

  • 今までTask Specificだったデータセットを、タスクごとに一杯集めてきて事前訓練
    • GPU数32で50エポック
    • 10.4万枚でSegmentationの事前訓練をする
  • クローズドなセットと比較するために、Task specificなFine-tuningをした
    • VQAでヘッドを追加する以外はモデル構造はそのまま

結果

Task-specificなFinetuneをした場合、SoTA

Zeroshotな設定でも、既存モデルよりよい。特にVOCでの精度が急激に良くなっている(事前訓練でリークしてる?)

精度あんまりこだわらない例なら使えそうな印象

インスペクション

  • 事前訓練タスクによる補完
    • 画像-テキスト検索:Vision-Sematicのアラインメント形成に効く
    • キャプション生成:参照セグメンテーションに大きく効く
  • Fig4のマスクパターンは、全盛りが最も良かった。クエリの相互作用はある
  • バッチサイズは1024から下げると急速に精度が下がる
    • (CLIPなどでも大きなバッチサイズ要求してるので、V&Lモデルあるあるかも)

遊んでみた

手前の果物までスイカと誤認する

インスタンスセグメンテーションは厳密さ求めなければ割りと良さそう

「Reffering Captioning」。新しいタスクで、領域を指定したキャプション生成。主観を変えてキャプション生成できて個人的にお気に入り。

input output
the man the man in red is pointing out the rocks at the top of the mountain
the rocks the rocks at the top
the river the river running through the mountains near the village of the north-east-east coast
the sky the sky is so blue in this picture

所感

  • HuggingFaceで使えるデモやコードが用意されていてとても良い。ライセンスもMIT
  • ゼロショットのセグメンテーションがだいぶ使い物になってきたなという印象
  • このモデルのオープンボキャブラリー設定は、特にインスタンスセグメンテーションが強そう
  • 主観を変えてのキャプション生成はとても可能性を感じる
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