論文の概要: Weakly Supervised Instance Segmentation by Deep Community Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11207v3
• Date: Wed, 18 Nov 2020 09:43:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 12:20:19.566756
• Title: Weakly Supervised Instance Segmentation by Deep Community Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による弱教師付きインスタンスセグメンテーション
• Authors: Jaedong Hwang, Seohyun Kim, Jeany Son, Bohyung Han
• Abstract要約: 複数のタスクによる深層コミュニティ学習に基づく弱教師付きインスタンスセグメンテーションアルゴリズムを提案する。 我々は、統合されたディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計することでこの問題に対処する。 提案アルゴリズムは、弱教師付き設定における最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.18749732409763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a weakly supervised instance segmentation algorithm based on deep community learning with multiple tasks. This task is formulated as a combination of weakly supervised object detection and semantic segmentation, where individual objects of the same class are identified and segmented separately. We address this problem by designing a unified deep neural network architecture, which has a positive feedback loop of object detection with bounding box regression, instance mask generation, instance segmentation, and feature extraction. Each component of the network makes active interactions with others to improve accuracy, and the end-to-end trainability of our model makes our results more robust and reproducible. The proposed algorithm achieves state-of-the-art performance in the weakly supervised setting without any additional training such as Fast R-CNN and Mask R-CNN on the standard benchmark dataset. The implementation of our algorithm is available on the project webpage: https://cv.snu.ac.kr/research/WSIS_CL.
• Abstract（参考訳）: 複数のタスクによる深層コミュニティ学習に基づく弱教師付きインスタンスセグメンテーションアルゴリズムを提案する。 このタスクは、弱教師付きオブジェクト検出とセマンティックセグメンテーションの組み合わせとして定式化され、同じクラスの個々のオブジェクトを別々に識別し、セグメンテーションする。 我々は,境界ボックス回帰,インスタンスマスク生成,インスタンスセグメンテーション,特徴抽出を伴うオブジェクト検出の正のフィードバックループを持つ,統合型ディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計することでこの問題に対処した。 ネットワークの各コンポーネントは、他のコンポーネントとのアクティブなインタラクションによって精度が向上し、モデルのエンドツーエンドなトレーサビリティによって、結果の堅牢性と再現性が向上します。 提案アルゴリズムは,標準ベンチマークデータセット上でのFast R-CNNやMask R-CNNなどの追加トレーニングを使わずに,弱教師付き環境での最先端性能を実現する。 我々のアルゴリズムの実装はプロジェクトのWebページで見ることができる。

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