論文の概要: Self-supervised Equivariant Attention Mechanism for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04581v1
• Date: Thu, 9 Apr 2020 14:57:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 03:03:06.095331
• Title: Self-supervised Equivariant Attention Mechanism for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 弱教師付きセマンティックセグメンテーションのための自己教師付き同変注意機構
• Authors: Yude Wang, Jie Zhang, Meina Kan, Shiguang Shan, Xilin Chen
• Abstract要約: 本稿では,自己監督同変注意機構(SEAM)を提案する。 本手法は,完全教師付きセマンティックセグメンテーションにおいて,同値が暗黙の制約であることを示す。 本稿では,ネットワーク学習のための自己スーパービジョンを提供するために,様々な変換画像から予測されたCAMの整合性正則化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.83369981759996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-level weakly supervised semantic segmentation is a challenging problem that has been deeply studied in recent years. Most of advanced solutions exploit class activation map (CAM). However, CAMs can hardly serve as the object mask due to the gap between full and weak supervisions. In this paper, we propose a self-supervised equivariant attention mechanism (SEAM) to discover additional supervision and narrow the gap. Our method is based on the observation that equivariance is an implicit constraint in fully supervised semantic segmentation, whose pixel-level labels take the same spatial transformation as the input images during data augmentation. However, this constraint is lost on the CAMs trained by image-level supervision. Therefore, we propose consistency regularization on predicted CAMs from various transformed images to provide self-supervision for network learning. Moreover, we propose a pixel correlation module (PCM), which exploits context appearance information and refines the prediction of current pixel by its similar neighbors, leading to further improvement on CAMs consistency. Extensive experiments on PASCAL VOC 2012 dataset demonstrate our method outperforms state-of-the-art methods using the same level of supervision. The code is released online.
• Abstract（参考訳）: 画像レベルの弱教師付きセマンティックセグメンテーションは近年深く研究されている課題である。 高度なソリューションのほとんどはクラスアクティベーションマップ(CAM)を利用している。 しかし、完全な監視と弱い監視の間にあるため、カムはオブジェクトマスクとして機能することができない。 本稿では,自己監督同変注意機構(SEAM)を提案する。 本手法は,全教師付き意味セグメンテーションにおける等価性が暗黙の制約であり,そのピクセルレベルラベルはデータ拡張中に入力画像と同じ空間変換を行うという観察に基づく。 しかし、この制約は画像レベルの監督によって訓練されたCAMで失われる。 そこで本研究では,様々な変換画像から予測されたCAMの整合性正規化を提案する。 さらに,文脈情報を活用した画素相関モジュール(pcm)を提案し,その類似した近傍による現在の画素の予測を洗練し,camsの一貫性をさらに向上させる。 PASCAL VOC 2012データセットの大規模な実験は、我々の手法が同じレベルの監督レベルを用いて最先端の手法より優れていることを示した。 コードはオンラインで公開されている。

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