論文の概要: Weakly-Supervised Semantic Segmentation via Sub-category Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01183v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 20:48:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 06:14:26.675539
• Title: Weakly-Supervised Semantic Segmentation via Sub-category Exploration
• Title（参考訳）: サブカテゴリ探索による弱改良セマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Yu-Ting Chang, Qiaosong Wang, Wei-Chih Hung, Robinson Piramuthu, Yi-Hsuan Tsai, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 我々は、オブジェクトの他の部分に注意を払うために、ネットワークを強制する単純で効果的なアプローチを提案する。 具体的には、画像の特徴をクラスタリングして、アノテーション付き親クラスごとに擬似サブカテゴリラベルを生成する。 提案手法の有効性を検証し,提案手法が最先端手法に対して良好に機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.03956876752868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing weakly-supervised semantic segmentation methods using image-level annotations typically rely on initial responses to locate object regions. However, such response maps generated by the classification network usually focus on discriminative object parts, due to the fact that the network does not need the entire object for optimizing the objective function. To enforce the network to pay attention to other parts of an object, we propose a simple yet effective approach that introduces a self-supervised task by exploiting the sub-category information. Specifically, we perform clustering on image features to generate pseudo sub-categories labels within each annotated parent class, and construct a sub-category objective to assign the network to a more challenging task. By iteratively clustering image features, the training process does not limit itself to the most discriminative object parts, hence improving the quality of the response maps. We conduct extensive analysis to validate the proposed method and show that our approach performs favorably against the state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 画像レベルのアノテーションを使用する既存の弱い教師付きセマンティックセグメンテーションメソッドは、通常、オブジェクト領域を見つけるために初期応答に依存する。 しかし、分類ネットワークが生成するそのような応答マップは、ネットワークが目的関数を最適化するために対象全体を必要としないという事実から、通常判別対象部分に焦点を当てている。 オブジェクトの他の部分に注意を向けるようにネットワークを強制するために,サブカテゴリ情報を利用して自己監督タスクを導入する,シンプルで効果的なアプローチを提案する。 具体的には,画像特徴のクラスタリングを行い,アノテートされた親クラス内の擬似サブカテゴリラベルを生成し,ネットワークをより困難なタスクに割り当てるサブカテゴリの目的を構築する。 画像特徴を反復的にクラスタリングすることで、トレーニングプロセスは最も識別可能な対象部分に制限されないため、応答マップの品質が向上する。 提案手法の有効性を検証し,提案手法が最先端手法に対して良好に機能することを示す。

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