論文の概要: A Few Guidelines for Incremental Few-Shot Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01415v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 20:45:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 18:30:23.175538
• Title: A Few Guidelines for Incremental Few-Shot Segmentation
• Title（参考訳）: インクリメンタルなマイナショットセグメンテーションのためのいくつかのガイドライン
• Authors: Fabio Cermelli, Massimiliano Mancini, Yongqin Xian, Zeynep Akata, Barbara Caputo
• Abstract要約: 事前訓練されたセグメンテーションモデルと、新しいクラスを含む画像が少ないことを前提として、我々が目指すのは、以前に見たセグメンテーション能力を維持しながら、新しいクラスをセグメンテーションすることである。 このシナリオにおけるエンド・ツー・エンドのトレーニングの主な問題はどのようなものかを示します。 一 バッチ正規化統計を、バッチ正規化で修正できる新しいクラスへ向けての漂流すること。 二 旧クラスの忘れ物 正規化戦略で解決できるもの。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.34237650765928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reducing the amount of supervision required by neural networks is especially important in the context of semantic segmentation, where collecting dense pixel-level annotations is particularly expensive. In this paper, we address this problem from a new perspective: Incremental Few-Shot Segmentation. In particular, given a pretrained segmentation model and few images containing novel classes, our goal is to learn to segment novel classes while retaining the ability to segment previously seen ones. In this context, we discover, against all beliefs, that fine-tuning the whole architecture with these few images is not only meaningful, but also very effective. We show how the main problems of end-to-end training in this scenario are i) the drift of the batch-normalization statistics toward novel classes that we can fix with batch renormalization and ii) the forgetting of old classes, that we can fix with regularization strategies. We summarize our findings with five guidelines that together consistently lead to the state of the art on the COCO and Pascal-VOC 2012 datasets, with different number of images per class and even with multiple learning episodes.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションの文脈では、ニューラルネットワークが必要とする監督の量を減らすことが特に重要であり、高濃度のピクセルレベルのアノテーションの収集は特に高価である。 本稿では,この問題を新たな視点から解決する。 特に,事前学習されたセグメンテーションモデルと,新しいクラスを含む画像の少ない場合には,これまで見られたクラスをセグメンテーションする能力を維持しながら,新しいクラスをセグメンテーションすることを学ぶことが目的である。 この文脈では、すべての信念に反して、これらの少数の画像でアーキテクチャ全体を微調整することは有意義であるだけでなく、非常に効果的である。 このシナリオにおけるエンドツーエンドトレーニングの主な問題は、i)バッチ再正規化で解決できる新しいクラスへのバッチ正規化統計のドリフト、ii)古いクラスを忘れること、そして正規化戦略で修正できることである。 我々は,COCO と Pascal-VOC 2012 のデータセットについて,クラス毎に異なる画像数,複数の学習エピソードを含む技術の現状を一貫して導く5つのガイドラインで要約した。

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