Segment Anything in Non-Euclidean Domains: Challenges and Opportunities

要約

タイトル：非ユークリッド領域でのもののセグメンテーション：課題と機会

要約：
– 最近、Segment Anything（SA）として知られる作業は、セマンティックセグメンテーションの限界を基礎モデルの時代に引き上げる点で重要な進展を遂げてきた。
– SAの影響は、非常に活発な議論を引き起こし、物体検出や画像補完などのユークリッド領域の多様なタスクのための基礎モデルの開発の励みとなった。
– SAによって導かれる有望な進歩にもかかわらず、この概念が非ユークリッドグラフ領域に拡張されていない。
– この論文では、非ユークリッド領域内のさまざまなグラフデータを処理できる基礎モデルを開発し、SAの範囲を拡大し、この方向性の将来的な研究の基礎を築くことを目指す、新しいSegment Non-Euclidean Anything（SNA）パラダイムを探求する。
– この目標を達成するために、まず、SAに関連する基礎モデルの最近の成果について議論する。
– 次に、グラフ解析にSAのコンセプトを適用する際に生じる独特の課題について、データとタスクの両面からユークリッドと非ユークリッド領域の違いを理解することを明らかにする。
– これらの観察に基づいて、SNAの課題に取り組むためのいくつかの暫定的な解決策を提示し、それらに対応する制限と、将来のSNA研究のためのいくつかの潜在的な方向を詳述する。
– グラフプロパティの分類や回帰、およびマルチラベル予測を含む、さまざまなタスクにおける5つのOpen Graph Benchmark（OGB）データセット上の実験は、素朴なSNAソリューションのパフォーマンスには改善の余地があることを示し、グラフ一般知能の将来的な探求に向けた有望なアプローチを指し示している。

要約(オリジナル)

The recent work known as Segment Anything (SA) has made significant strides in pushing the boundaries of semantic segmentation into the era of foundation models. The impact of SA has sparked extremely active discussions and ushered in an encouraging new wave of developing foundation models for the diverse tasks in the Euclidean domain, such as object detection and image inpainting. Despite the promising advances led by SA, the concept has yet to be extended to the non-Euclidean graph domain. In this paper, we explore a novel Segment Non-Euclidean Anything (SNA) paradigm that strives to develop foundation models that can handle the diverse range of graph data within the non-Euclidean domain, seeking to expand the scope of SA and lay the groundwork for future research in this direction. To achieve this goal, we begin by discussing the recent achievements in foundation models associated with SA. We then shed light on the unique challenges that arise when applying the SA concept to graph analysis, which involves understanding the differences between the Euclidean and non-Euclidean domains from both the data and task perspectives. Motivated by these observations, we present several preliminary solutions to tackle the challenges of SNA and detail their corresponding limitations, along with several potential directions to pave the way for future SNA research. Experiments on five Open Graph Benchmark (OGB) datasets across various tasks, including graph property classification and regression, as well as multi-label prediction, demonstrate that the performance of the naive SNA solutions has considerable room for improvement, pointing towards a promising avenue for future exploration of Graph General Intelligence.

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