[24’ ICML] Cascade-CLIP: Cascaded Vision-Language Embeddings Alignment for Zero-Shot Semantic Segmentation
카테고리: Vision
🔍 Abstract
CLIP의 Intermediate Layer에는 rich object detail이 들어 있다. 지금까지의 CLIP-based Zero-shot Semantic Segmentation 방법은 모두 CLIP의 last layer만 사용하기에 suboptimal하다는 것이 저자들의 주장이다. 그러나 단순히 multi-level visual feature를 합치는 것은 오히려 성능이 저하되었고, 저자들은 이를 효과적으로 합치기 위해 (1) Cascaded Vision-Language Embedding Alignment와 (2) Neighborhood Gaussian Aggregation을 제안한다. 해당 방법은 기존 모델에 쉽게 추가로 적용할 수 있다는 점에서 유용하다.
1. Introduction
저자들은 Multi-level Feature를 사용하기 위해 처음에는 단순히 concatenation을 사용하는 단순한 Fusion 방식을 제안했다. 그러나 이는 오히려 성능이 저하되었고, 이를 해결하기 위해 Cascade-CLIP 방식을 제안했다. 이제 자세한 구조를 알아보자.
2. Method
2.1. Revisiting ZegCLIP
저자들은 ZegCLIP을 기반으로 모델을 확장하였다. 다시 ZegCLIP의 표기를 정리하면 다음과 같다.
- Text Embedding of $C$ classes: $\mathbf{T} = \left[ \mathbf{t}_ 1, \mathbf{t}_2, \cdots, \mathbf{t}_C \right] \in \mathbb{R}^ {C \times d}$
- Image Embedding of $N$ Patches: $\mathbf{H} \in \mathbb{R}^ {N \times d}$
- Global Image Embedding
[CLS]: $\mathbf{g} \in \mathbb{R}^ {1 \times d}$ - Relationship Descriptor (Final Text Embedding) $\hat{\mathbf{T}} = \text{concat} (\mathbf{T} \odot \mathbf{g}, \mathbf{T}) \in \mathbb{R}^ {C \times 2d}$
- Masks $\mathbf{M} = \text{Softmax} (\mathcal{D} (\phi_ q (\hat{\mathbf{T}}), \phi_ k (\mathbf{H})) \in \mathbb{R}^ {C \times N}$ ($\mathcal{D}(\cdot)$: Text-Image Decoder)
이때 Text Embedding $\mathbf{T}$가 아닌 Relationship Descriptor $\hat{\mathbf{T}}$를 사용하는 이유는 Overfitting을 방지하기 위해서이다.
2.2. Motivation
Introduction에서 밝혔듯이 단순 Multi-level Feature를 합치는 것은 성능이 저하되었다. 한편 CLIP Encoder를 CKA(Center Kernel Alignment)를 통해 확인한 결과, Intermediate Layer와 Late Layer 사이의 Feature Alignment가 잘 되어 있지 않다는 것을 발견할 수 있었다. 따라서 단순히 합치는 것은 Feature 간의 Dissimilarity로 인해 바람직하지 않다. 대신 저자들은 (1) Cascaded Vision-Language Embedding Alignment과 (2) Neighborhood Gaussian Aggregation을 통해 이를 자연스럽게 해결하고자 한다.
2.3. Architecture
전체 구조는 위와 같다. 대부분의 구조는 ZegCLIP과 같으며, ZegCLIP의 많은 복잡한 부분이 생략되어 있다. 몇 가지만 짚어보면 (1) Relationship Descriptor $\hat{\mathbf{T}}$를 얻는 과정이 생략되어 있으며, (2) 모든 CLIP Layer마다 DPT(Deep Prompt Tuning)을 진행하는 과정이 잘 드러나 있지 않다. 이러한 점을 고려하며 새로 추가된 Component를 살펴보자.
NGA(Neighborhood Gaussian Aggregation)
먼저 NGA(Neighborhood Gaussian Aggregation)는 주변 Layer의 Feature를 자연스럽게 합치는 방법이다. 기준 Layer로부터 멀어질수록 해당 Layer와의 유사도가 낮기 때문에, 적은 Weight을 주어 합치는 방식이다. $s$번째 Decoder에서 Transformer Layer $d$개를 사용하여 Layer를 합치고자 한다면, Layer Feature $\mathbf{H}_ l$의 Weighted Sum을 다음과 같이 계산한다.
이러한 방법은 단순 Multi-level Feature를 합치는 것보다 Feature 간의 Dissimilarity를 줄여주는 효과가 있다.
Cascaded Vision-Language Embedding Alignment
이제 각 Level의 Mask를 생성해 보자. 먼저 Text Embedding $\hat{\mathbf{T}}$로부터 MLP를 통해 얻은 $\hat{\mathbf{T}}_ s$와 NGA를 통해 얻은 Image Embedding $\mathbf{Z}_ s$를 사용하여 각 Level의 Mask $\mathcal{D}(\hat{\mathbf{T}}_ s, \mathbf{Z}_ s)$를 생성한다. 이를 모두 더한 뒤 Softmax를 취해 최종 Mask를 얻는다.
이렇게 Feature를 통합할 때는 너무 초반부 Layer는 성능에 악영향을 끼쳤으며, Mid-to-Late Layer들이 중요한 역할을 했다. 그리고 Last Layer를 NGA를 통해 이전 Layer와 합치는 것은 성능을 저하시켰는데, 저자들은 Last Layer가 Text Embedding과의 Contraastive Loss를 학습하기 위해 상당히 다른 Feature Space를 가지고 있을 것이라고 추측한다.
3. Experiments
3.1. Main Results
저자들은 이러한 Multi-layer Feature Fusion 방법을 통해 Zero-shot Semantic Segmentation에서 다른 모델들에 쉽게 추가될 수 있었고, 이를 통해 꽤나 성능을 향상시킬 수 있었다.
3.2. Feature Analysis
실제로 Last Layer인 Layer 12보다 Layer 11이 더 Boundary를 포함한 Localization에 효과적인 것으로 보인다. 이는 실제 성능으로도 확인된다.
또한, DPT(Deep Prompt Tuning)을 통해 CLIP이 추가로 학습되고, 이때 Intermediate Layer도 Mask Optimization에 가담하기 때문에 Layer 간의 Feature Space가 가까워진 것을 분석을 통해 알 수 있다.
💡 Summary
지금까지의 내용을 정리하면 다음과 같다.
- CLIP의 Intermediate Layer가 Rich Object Detail을 포함하고 있음을 확인하고, 단순 Multi-level Feature를 합치는 것은 오히려 성능을 저하시킨다고 주장함
- 이를 해결하기 위해 Cascaded Vision-Language Embedding Alignment과 Neighborhood Gaussian Aggregation을 제안함
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