Diagnostic text as supervision: a contrastive approach to language-conditioned learning for semantic segmentation

Deep Learning has achieved remarkable success in semantic segmentation, enabling models to learn complex visual patterns and reach state-of-the-art performance. However, conventional training procedures rely heavily on numerical loss functions that do not necessarily encourage robust or semantically meaningful representations. As a result, models may exploit spurious correlations or superficial cues, limiting generalization and negatively affecting performance. This work investigates a novel training paradigm for semantic segmentation that integrates language-based diagnostic feedback into the optimization process. Instead of relying solely on abstract numerical errors, the proposed approach leverages multi-modal language models to generate semantically interpretable descriptions of prediction errors, such as incorrect object boundaries or improper merging of adjacent regions. These textual diagnostics are integrated into the training via a contrastive loss, which guides the segmentation model to align its visual features with the textual descriptions, grounding them in meaningful spatial properties. A comprehensive experimental pipeline is developed to evaluate this language-guided training strategy through systematic experiments that analyze the impact of diagnostic text on learning dynamics and segmentation performance. The results highlight both the potential and the limitations of integrating linguistic guidance into spatial vision tasks. Specifically, experiments reveal that the proposed contrastive objective interferes with the primary segmentation task, introducing instability and progressively degrading performance as its influence increases. These findings frame the joint optimization of pixel-level prediction and diagnostic text alignment as a challenging objective for segmentation encoders within the examined setup. Overall, this work advances the understanding of how foundation language models can shape representation learning in semantic segmentation, laying the groundwork for more generalizable and semantically grounded Deep Learning systems.

Il Deep Learning ha ottenuto grandi successi nella segmentazione semantica, permettendo ai modelli di apprendere pattern visivi complessi e raggiungere prestazioni all’avanguardia. Tuttavia, le procedure di apprendimento convenzionali fanno largo uso di funzioni di loss numeriche che non sempre favoriscono rappresentazioni robuste o semanticamente significative. I modelli rischiano quindi di sfruttare correlazioni spurie o indizi superficiali, riducendo la generalizzazione e peggiorando le prestazioni. Questo lavoro esplora un nuovo approccio alla segmentazione semantica che integra feedback diagnostici basati sul linguaggio nel processo di ottimizzazione. Anziché affidarsi solo a errori numerici astratti, il metodo proposto utilizza modelli linguistici multi-modali per generare descrizioni interpretabili degli errori di previsione, come contorni degli oggetti errati o fusione impropria di regioni adiacenti. Queste diagnostiche testuali vengono integrate nell’apprendimento tramite una loss contrastiva, che guida il modello di segmentazione ad allineare le sue rappresentazioni visive con le descrizioni testuali, ancorandole in proprietà spaziali significative. Una pipeline sperimentale completa viene sviluppata per valutare questa strategia di apprendimento guidata dal linguaggio tramite esperimenti sistematici che analizzano l’impatto dei testi diagnostici sulle dinamiche di apprendimento e sulle prestazioni di segmentazione. I risultati mostrano sia il potenziale sia i limiti dell’integrazione del linguaggio nei task visivi. Nello specifico, gli esperimenti rivelano come l’obiettivo contrastivo interferisca con il compito principale di segmentazione, introducendo instabilità e degradando progressivamente le prestazioni al crescere della sua influenza. Ciò delinea l’ottimizzazione congiunta tra previsione a livello di pixel e allineamento testuale come un obiettivo complesso per gli encoder di segmentazione nel setup esaminato. Complessivamente, questo lavoro amplia la comprensione di come i modelli linguistici possano plasmare l’apprendimento delle rappresentazioni nella segmentazione semantica, gettando le basi per sistemi di Deep Learning più generalizzabili e semanticamente robusti.