論文の概要: Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07177v1
• Date: Sun, 13 Dec 2020 22:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 13:53:32.860369
• Title: Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation
• Title（参考訳）: 単純なコピーペーストはインスタンス分割のための強力なデータ拡張手法である
• Authors: Golnaz Ghiasi, Yin Cui, Aravind Srinivas, Rui Qian, Tsung-Yi Lin, Ekin D. Cubuk, Quoc V. Le, Barret Zoph
• Abstract要約: 例えば、画像にランダムにオブジェクトを貼り付けるセグメンテーションのコピーペースト拡張([13, 12])を研究した。 オブジェクトをランダムに貼り付ける単純なメカニズムは十分十分であり、強いベースラインの上にしっかりとした利得を与えることができる。 我々のベースラインモデルは、まれなカテゴリで+3.6マスクapでlvis 2020チャレンジ入賞を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.4931516162023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building instance segmentation models that are data-efficient and can handle rare object categories is an important challenge in computer vision. Leveraging data augmentations is a promising direction towards addressing this challenge. Here, we perform a systematic study of the Copy-Paste augmentation ([13, 12]) for instance segmentation where we randomly paste objects onto an image. Prior studies on Copy-Paste relied on modeling the surrounding visual context for pasting the objects. However, we find that the simple mechanism of pasting objects randomly is good enough and can provide solid gains on top of strong baselines. Furthermore, we show Copy-Paste is additive with semi-supervised methods that leverage extra data through pseudo labeling (e.g. self-training). On COCO instance segmentation, we achieve 49.1 mask AP and 57.3 box AP, an improvement of +0.6 mask AP and +1.5 box AP over the previous state-of-the-art. We further demonstrate that Copy-Paste can lead to significant improvements on the LVIS benchmark. Our baseline model outperforms the LVIS 2020 Challenge winning entry by +3.6 mask AP on rare categories.
• Abstract（参考訳）: データ効率が高く、まれなオブジェクトカテゴリを処理可能なインスタンスセグメンテーションモデルの構築は、コンピュータビジョンの重要な課題である。 データ拡張の活用はこの課題に対処するための有望な方向である。 ここでは,物体をランダムに画像に貼り付ける場合のCopy-Paste拡張([13, 12])の系統的研究を行う。 Copy-Pasteの以前の研究は、周囲の視覚的コンテキストをモデル化してオブジェクトを貼り付けていた。 しかし, 物体をランダムに貼り付ける単純な機構は十分良く, 強いベースラインの上にしっかりとした利得を与えることができる。 さらに,擬似ラベリングによる余分なデータを活用する半教師付き手法(例)でコピーペーストを付加することを示す。 自己訓練)。 COCOのインスタンスセグメンテーションでは、49.1マスクAPと57.3ボックスAP、+0.6マスクAPと+1.5ボックスAPの改善を実現している。 さらに、コピーペーストがlvisベンチマークの大幅な改善につながることを実証する。 我々のベースラインモデルは、まれなカテゴリで+3.6マスクapでlvis 2020チャレンジ入賞を上回っている。

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