SAM-CLIP：MERGING VISION FOUNDATION MODELS TOWARDS SEMANTIC AND SPATIAL UNDERSTANDING_sam-clip: merging vision foundation models towards-优快云博客

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本文介绍了如何将CLIP和SAM这两种视觉基础模型融合成一个统一的模型——SAM-CLIP，以实现语义和空间理解的结合。这种方法通过多任务学习和持续学习技术，降低了计算成本，且在零样本语义分割等任务上取得优越性能，特别是在Pascal VOC和COCO Stuff数据集上的平均IoU分别提升了+6.8%和+5.9%。

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本文是LLM系列文章，针对《SAM-CLIP：MERGING VISION FOUNDATION MODELS TOWARDS SEMANTIC AND SPATIAL UNDERSTANDING》的翻译。

摘要

公开可用的视觉基础模型（VFM），如CLIP和Segment Anything模型（SAM），正在迅速扩展。VFM由于其训练前的目标而被赋予了独特的能力。例如，CLIP擅长语义理解，而SAM专门用于分割的空间理解。在这项工作中，我们介绍了一个简单的配方，可以有效地将VFM合并到一个统一的模型中，吸收他们的专业知识。我们提出的方法集成了多任务学习、持续学习技术和师生蒸馏。与传统的从头开始的多任务训练相比，这种策略需要显著降低计算成本。此外，它只需要最初用于训练单个模型的预训练数据集的一小部分。通过将我们的方法应用于SAM和CLIP，我们得出了SAM-CLIP：一个统一的模型，将SAM和CLIP的优势合并为一个骨干，使其适用于边缘设备应用。我们表明，SAM-CLIP学习更丰富的视觉表示，具有定位和语义特征，适用于广泛的视觉任务。与SAM和CLIP相比，SAM-CLIP在几个头部探测任务上获得了改进的性能。我们进一步表明，SAM-CLIP不仅保留了其前体模型的基本优势，而且引入了协同功能，最显著的是在零样本语义分割中，其中SAM-CLIP在5个基准上建立了新的最先进的结果。它在很大程度上优于专门为该任务设计的先前模型，包括Pascal VOC和COCO Stuff数据集的平均IoU改进分别为+6.8%和+5.9%。