論文の概要: Class-Agnostic Segmentation Loss and Its Application to Salient Object
Detection and Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14793v1
- Date: Wed, 28 Oct 2020 07:11:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 05:04:13.136175
- Title: Class-Agnostic Segmentation Loss and Its Application to Salient Object
Detection and Segmentation
- Title（参考訳）: クラス非依存セグメンテーション損失とその有能物体検出・セグメンテーションへの応用
- Authors: Angira Sharma, Naeemullah Khan, Ganesh Sundaramoorthi, Philip Torr
- Abstract要約: そこで我々はCAS(class-agnostic segmentation)ロスと呼ばれる新しい損失関数を提案する。
CAS損失関数はスパースであり, 有界であり, クラス不均衡に対して頑健であることを示す。
低忠実度および高忠実度トレーニングデータの2つの設定における最先端手法に対する性能について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.532822703595766
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we present a novel loss function, called class-agnostic
segmentation (CAS) loss. With CAS loss the class descriptors are learned during
training of the network. We don't require to define the label of a class
a-priori, rather the CAS loss clusters regions with similar appearance together
in a weakly-supervised manner. Furthermore, we show that the CAS loss function
is sparse, bounded, and robust to class-imbalance. We apply our CAS loss
function with fully-convolutional ResNet101 and DeepLab-v3 architectures to the
binary segmentation problem of salient object detection. We investigate the
performance against the state-of-the-art methods in two settings of low and
high-fidelity training data on seven salient object detection datasets. For
low-fidelity training data (incorrect class label) class-agnostic segmentation
loss outperforms the state-of-the-art methods on salient object detection
datasets by staggering margins of around 50%. For high-fidelity training data
(correct class labels) class-agnostic segmentation models perform as good as
the state-of-the-art approaches while beating the state-of-the-art methods on
most datasets. In order to show the utility of the loss function across
different domains we also test on general segmentation dataset, where
class-agnostic segmentation loss outperforms cross-entropy based loss by huge
margins on both region and edge metrics.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,CAS損失(class-agnostic segmentation)と呼ばれる新しい損失関数を提案する。
cas損失により、クラス記述子はネットワークのトレーニング中に学習される。
クラス a-priori のラベルを定義する必要はないが、CAS の損失クラスタは、よく似た外観を、弱教師付きで一緒に定義する。
さらに,cas損失関数はクラス不均衡に弱く,有界であり,ロバストであることを示した。
本研究では,完全畳み込みresnet101とdeeplab-v3アーキテクチャを用いたcas損失関数を,salient object detectionのバイナリセグメンテーション問題に適用する。
本研究では,7つの有意な対象検出データセットに対する低・高忠実度トレーニングデータの2つの設定における最先端手法に対する性能について検討する。
低忠実度トレーニングデータ(不正確なクラスラベル)では、クラス非依存なセグメンテーション損失は、約50%のマージンを停滞させることで、サルエントオブジェクト検出データセットの最先端メソッドを上回っている。
高忠実性トレーニングデータ(正しいクラスラベル)では、クラスに依存しないセグメンテーションモデルは最先端のアプローチと同等に機能し、ほとんどのデータセットで最先端の手法を上回ります。
また、各領域にまたがる損失関数の有用性を示すために、一般セグメンテーションデータセットを用いて、クラスに依存しないセグメンテーション損失は、領域とエッジの両方で大きなマージンで、クロスエントロピーベースの損失より優れることを示す。
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