基于SAM的零样本相似性评价方法

文章目录

  • 介绍
  • 方法
    • SAM编码器
    • 相似性指标
  • 代码复现

介绍

图像转换具有广泛的应用,如风格转换和模态转换,通常是生成具有高度真实和忠实的图像。这些问题仍然很困难,特别是在保存语义结构很重要的时候。传统的图像级相似性度量的用途有限,因为图像的语义是高级的,并且不受对原始图像的像素级忠实度的严格控制。为了填补这一空白,我们引入了SAMScore,这是一种通用的语义结构相似性度量,用于评估图像翻译模型的忠实度。SAMScore是基于最近的高性能段任意事物模型(SAM),该模型可以以突出的准确性进行语义相似性比较。我们将SAMScore应用于19个图像翻译任务,发现它在所有任务上都能优于所有其他竞争指标。我们设想,SAMScore将被证明是一个有价值的工具,它将有助于推动充满活力的图像翻译领域,通过允许对新的和不断发展的翻译模型进行更精确的评估。

在这里插入图片描述

方法

解决现有的相似性指标的局限性在上一节中描述,我们介绍SAMScore,使用基础段的编码器部分的任何模型(SAM)获得丰富的语义结构嵌入源和生成的图像进行比较,然后测量语义相似性通过计算余弦结构相似度。

SAM编码器

我们首先将源图像和翻译(生成的)图像映射到丰富语义结构信息的高级图像嵌入空间中。我们部署SAM编码器来提取源图像和翻译图像的语义嵌入,分别记为XE和YE。在SAM中用于训练编码器的大量的分割数据赋予它从“任何”图像中提取语义信息的能力,即,

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