論文の概要: Semantically Meaningful Class Prototype Learning for One-Shot Image Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10935v1
• Date: Mon, 22 Feb 2021 12:07:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 14:44:04.211380
• Title: Semantically Meaningful Class Prototype Learning for One-Shot Image Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ワンショット画像意味セグメンテーションのための意味論的クラスプロトタイプ学習
• Authors: Tao Chen, Guosen Xie, Yazhou Yao, Qiong Wang, Fumin Shen, Zhenmin Tang, and Jian Zhang
• Abstract要約: ワンショットセマンティックイメージセグメンテーションは、1つの注釈付きイメージで新しいクラスのオブジェクト領域を分割することを目的としている。 最近の研究では、テスト時に予想される状況を模倣するために、エピソディクストレーニング戦略を採用している。 エピソードトレーニングにおいて,マルチクラスラベル情報を活用することを提案する。 ネットワークが各カテゴリに対してより意味のある機能を生成するように促すだろう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.96902899546075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One-shot semantic image segmentation aims to segment the object regions for the novel class with only one annotated image. Recent works adopt the episodic training strategy to mimic the expected situation at testing time. However, these existing approaches simulate the test conditions too strictly during the training process, and thus cannot make full use of the given label information. Besides, these approaches mainly focus on the foreground-background target class segmentation setting. They only utilize binary mask labels for training. In this paper, we propose to leverage the multi-class label information during the episodic training. It will encourage the network to generate more semantically meaningful features for each category. After integrating the target class cues into the query features, we then propose a pyramid feature fusion module to mine the fused features for the final classifier. Furthermore, to take more advantage of the support image-mask pair, we propose a self-prototype guidance branch to support image segmentation. It can constrain the network for generating more compact features and a robust prototype for each semantic class. For inference, we propose a fused prototype guidance branch for the segmentation of the query image. Specifically, we leverage the prediction of the query image to extract the pseudo-prototype and combine it with the initial prototype. Then we utilize the fused prototype to guide the final segmentation of the query image. Extensive experiments demonstrate the superiority of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: ワンショットセマンティックイメージセグメンテーションは、1つの注釈付きイメージで新しいクラスのオブジェクト領域を分割することを目的としている。 最近の研究では、テスト時に予想される状況を模倣するために、エピソディクストレーニング戦略を採用している。 しかしながら、これらの既存のアプローチは、トレーニングプロセス中にテスト条件を厳密にシミュレートするので、与えられたラベル情報をフルに利用できない。 さらに、これらのアプローチは、主に前景と背景のターゲットクラスのセグメンテーション設定に焦点を当てます。 トレーニングにはバイナリマスクラベルのみを使用する。 本稿では,エピソディクス訓練において,マルチクラスラベル情報を活用することを提案する。 ネットワークが各カテゴリに対してより意味のある機能を生成するように促すだろう。 対象のクラスキューをクエリ機能に統合した後、最終的な分類器の融合特徴をマイニングするピラミッド特徴融合モジュールを提案します。 さらに,支援画像マスクペアをより活用するために,画像セグメンテーションをサポートする自己プロトタイプガイダンスブランチを提案する。 よりコンパクトな機能を生成するためにネットワークを制約し、セマンティッククラスごとに堅牢なプロトタイプを作成できる。 推測のために,クエリ画像のセグメンテーションのための融合プロトタイプガイダンスブランチを提案する。 具体的には,クエリ画像の予測を利用して疑似プロトタイプを抽出し,初期プロトタイプと組み合わせる。 次に,この融合プロトタイプを用いて,問合せ画像の最終セグメント化を導出する。 提案手法の優位性を,広範な実験で実証した。

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