論文の概要: SimPropNet: Improved Similarity Propagation for Few-shot Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.15014v2
• Date: Sat, 2 May 2020 08:00:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 05:08:52.495012
• Title: SimPropNet: Improved Similarity Propagation for Few-shot Image Segmentation
• Title（参考訳）: simpropnet: 少数ショット画像セグメンテーションのための類似性伝播の改善
• Authors: Siddhartha Gairola, Mayur Hemani, Ayush Chopra and Balaji Krishnamurthy
• Abstract要約: 最近のディープニューラルネットワークに基づくFSS法は,サポート画像の前景特徴とクエリ画像特徴との高次元的特徴類似性を生かしている。 我々は,サポート機能とクエリ機能との共有を強制するために,サポートとクエリマスクを共同で予測することを提案する。 提案手法は,PASCAL-5iデータセット上での1ショットと5ショットのセグメンテーションに対して,最先端の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.419517737536706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Few-shot segmentation (FSS) methods perform image segmentation for a particular object class in a target (query) image, using a small set of (support) image-mask pairs. Recent deep neural network based FSS methods leverage high-dimensional feature similarity between the foreground features of the support images and the query image features. In this work, we demonstrate gaps in the utilization of this similarity information in existing methods, and present a framework - SimPropNet, to bridge those gaps. We propose to jointly predict the support and query masks to force the support features to share characteristics with the query features. We also propose to utilize similarities in the background regions of the query and support images using a novel foreground-background attentive fusion mechanism. Our method achieves state-of-the-art results for one-shot and five-shot segmentation on the PASCAL-5i dataset. The paper includes detailed analysis and ablation studies for the proposed improvements and quantitative comparisons with contemporary methods.
• Abstract（参考訳）: Few-shot segmentation (FSS)メソッドは、ターゲット(クエリ)イメージ内の特定のオブジェクトクラスに対して、少数の(サポート)イメージマスクペアを使用して、イメージセグメンテーションを実行する。 最近のディープニューラルネットワークに基づくFSS法は,サポート画像の前景特徴とクエリ画像特徴との高次元的特徴類似性を利用する。 本研究では,既存の手法における類似性情報の利用におけるギャップを実証し,それらのギャップを埋めるフレームワークであるSimPropNetを提案する。 我々は,サポート機能とクエリ機能との共有を強制するために,サポートとクエリマスクを共同で予測することを提案する。 また,クエリの背景領域における類似性を生かし,新しい前景・背景係留融合機構を用いて画像を支援することを提案する。 本手法はpascal-5iデータセット上での1ショットおよび5ショットのセグメンテーションにおいて最先端の結果を得る。 本論文は,提案手法の改良および定量的比較のための詳細な分析およびアブレーション研究を含む。

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