論文の概要: Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06309v2
• Date: Sat, 12 Sep 2020 12:12:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 00:06:28.010125
• Title: Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: Few-shot Semantic Segmentationのためのパートアウェアプロトタイプネットワーク
• Authors: Yongfei Liu, Xiangyi Zhang, Songyang Zhang, Xuming He
• Abstract要約: 本稿では,プロトタイプ表現に基づく新規な数ショットセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、全体論的なクラス表現を、部分認識型プロトタイプのセットに分解することです。 提案する部分認識型プロトタイプを生成・拡張する新しいグラフニューラルネットワークモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.581647306020095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot semantic segmentation aims to learn to segment new object classes with only a few annotated examples, which has a wide range of real-world applications. Most existing methods either focus on the restrictive setting of one-way few-shot segmentation or suffer from incomplete coverage of object regions. In this paper, we propose a novel few-shot semantic segmentation framework based on the prototype representation. Our key idea is to decompose the holistic class representation into a set of part-aware prototypes, capable of capturing diverse and fine-grained object features. In addition, we propose to leverage unlabeled data to enrich our part-aware prototypes, resulting in better modeling of intra-class variations of semantic objects. We develop a novel graph neural network model to generate and enhance the proposed part-aware prototypes based on labeled and unlabeled images. Extensive experimental evaluations on two benchmarks show that our method outperforms the prior art with a sizable margin.
• Abstract（参考訳）: 少数の意味セマンティクスセグメンテーションは、新しいオブジェクトクラスをいくつかの注釈付き例でセグメンテーションすることを目的としている。 既存のほとんどのメソッドは、一方通行の少数ショットセグメンテーションの制限的な設定に焦点を当てるか、またはオブジェクト領域の不完全なカバレッジに悩まされている。 本稿では,プロトタイプ表現に基づく新規な数ショットセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。 私たちの重要なアイデアは、包括的クラス表現を、多種多様な粒度のオブジェクト特徴をキャプチャできる部分認識プロトタイプのセットに分解することです。 さらに,非ラベルデータを利用して部分認識プロトタイプを充実させ,意味オブジェクトのクラス内バリエーションのモデリングを向上させる手法を提案する。 ラベル付きおよびラベルなし画像に基づいて,提案するパートアウェアプロトタイプを生成・拡張する新しいグラフニューラルネットワークモデルを開発した。 2つのベンチマークにおける広範囲な実験結果から,本手法が先行技術よりもかなり高いマージンを示した。

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