論文の概要: Reviving Iterative Training with Mask Guidance for Interactive Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06583v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 15:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 13:09:13.965410
• Title: Reviving Iterative Training with Mask Guidance for Interactive Segmentation
• Title（参考訳）: インタラクティブセグメンテーションのためのマスクガイダンスによる反復トレーニングの復活
• Authors: Konstantin Sofiiuk, Ilia A. Petrov and Anton Konushin
• Abstract要約: クリックに基づくインタラクティブセグメンテーションに関する最近の研究は、様々な推論時間最適化スキームを用いて最先端の結果を示している。 従来のステップのセグメンテーションマスクを用いた,クリックベースのインタラクティブセグメンテーションのための簡単なフィードフォワードモデルを提案する。 COCOとLVISの組み合わせで訓練されたモデルと、多様で高品質のアノテーションは、既存のすべてのモデルよりも優れたパフォーマンスを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.271859911016719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works on click-based interactive segmentation have demonstrated state-of-the-art results by using various inference-time optimization schemes. These methods are considerably more computationally expensive compared to feedforward approaches, as they require performing backward passes through a network during inference and are hard to deploy on mobile frameworks that usually support only forward passes. In this paper, we extensively evaluate various design choices for interactive segmentation and discover that new state-of-the-art results can be obtained without any additional optimization schemes. Thus, we propose a simple feedforward model for click-based interactive segmentation that employs the segmentation masks from previous steps. It allows not only to segment an entirely new object, but also to start with an external mask and correct it. When analyzing the performance of models trained on different datasets, we observe that the choice of a training dataset greatly impacts the quality of interactive segmentation. We find that the models trained on a combination of COCO and LVIS with diverse and high-quality annotations show performance superior to all existing models. The code and trained models are available at https://github.com/saic-vul/ritm_interactive_segmentation.
• Abstract（参考訳）: クリックに基づくインタラクティブセグメンテーションに関する最近の研究は、様々な推論時間最適化スキームを用いて最先端の結果を示している。 これらのメソッドはフィードフォワードアプローチよりもかなり計算コストが高く、推論中にネットワークをバックワードパスする必要があるため、通常はフォワードパスのみをサポートするモバイルフレームワークにデプロイすることは困難である。 本稿では,インタラクティブセグメンテーションのための様々な設計選択を広範囲に評価し,追加の最適化スキームを使わずに新たな最先端結果が得られることを示す。 そこで本研究では,前段からのセグメンテーションマスクを用いたクリック型インタラクティブセグメンテーションのための簡易フィードフォワードモデルを提案する。 完全に新しいオブジェクトをセグメント化できるだけでなく、外部マスクから始めて修正することもできる。 異なるデータセット上で訓練されたモデルのパフォーマンスを分析する場合、トレーニングデータセットの選択がインタラクティブセグメンテーションの品質に大きく影響することを観察します。 COCOとLVISの組み合わせで訓練されたモデルと、多様で高品質のアノテーションは、既存のすべてのモデルよりも優れたパフォーマンスを示しています。 コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/saic-vul/ritm_interactive_segmentationで入手できる。

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