摘要

开放词汇语义分割是一项具有挑战性的任务，要求模型输出图像的语义掩码，而不仅仅是封闭词汇集内的类别。尽管已经有许多研究尝试利用强大的CLIP模型来完成这一任务，但由于训练类和新类之间存在自然的语义信息差距，这些方法仍然容易对训练类产生过拟合。为了解决这一挑战，我们提出了一种名为EBSeg的新框架，该框架结合了自适应平衡解码器（AdaB解码器）和语义结构一致性损失（SSC损失）。AdaB解码器旨在为训练类和新类生成不同的图像嵌入。随后，这两种类型的嵌入通过自适应平衡机制进行融合，以充分利用它们在识别训练类方面的能力和对新类的泛化能力。为了从CLIP中学习一致的语义结构，SSC损失将图像特征空间中的类别间亲和力与CLIP文本特征空间中的亲和力对齐，从而提高模型的泛化能力。此外，我们使用了一个冻结的SAM图像编码器来补充CLIP特征由于低分辨率训练图像和图像级监督所缺乏的空间信息。我们在多个基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明所提出的EBSeg优于现有的最先进方法。我们的代码和预训练模型可在以下链接获取：https://github.com/slonetime/EBSeg。