論文の概要: Context Decoupling Augmentation for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01795v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 15:05:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:24:36.288110
• Title: Context Decoupling Augmentation for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 重度の教師付きセマンティックセグメンテーションにおけるコンテキストデカップリング拡張
• Authors: Yukun Su, Ruizhou Sun, Guosheng Lin, Qingyao Wu
• Abstract要約: 微調整されたセマンティックセグメンテーションは、近年深く研究されている困難な問題です。 本稿では、オブジェクトが現れる固有のコンテキストを変更する Context Decoupling Augmentation (CDA) メソッドを紹介します。 提案手法の有効性を検証するため, PASCAL VOC 2012データセットにいくつかの代替ネットワークアーキテクチャを用いた広範な実験を行い, CDAが様々なWSSS手法を新たな最先端技術に拡張できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.49821324597837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data augmentation is vital for deep learning neural networks. By providing massive training samples, it helps to improve the generalization ability of the model. Weakly supervised semantic segmentation (WSSS) is a challenging problem that has been deeply studied in recent years, conventional data augmentation approaches for WSSS usually employ geometrical transformations, random cropping and color jittering. However, merely increasing the same contextual semantic data does not bring much gain to the networks to distinguish the objects, e.g., the correct image-level classification of "aeroplane" may be not only due to the recognition of the object itself, but also its co-occurrence context like "sky", which will cause the model to focus less on the object features. To this end, we present a Context Decoupling Augmentation (CDA) method, to change the inherent context in which the objects appear and thus drive the network to remove the dependence between object instances and contextual information. To validate the effectiveness of the proposed method, extensive experiments on PASCAL VOC 2012 dataset with several alternative network architectures demonstrate that CDA can boost various popular WSSS methods to the new state-of-the-art by a large margin.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングニューラルネットワークにはデータ拡張が不可欠である。 大量のトレーニングサンプルを提供することで、モデルの一般化能力を向上させることができる。 弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)は近年深く研究されている課題であり、WSSSの従来のデータ拡張手法は通常、幾何学的変換、ランダムなトリミング、カラージッタリングを用いている。 しかし、同じ文脈のセマンティックデータを増やすだけで、オブジェクトを区別するためにネットワークに大きな利益をもたらすわけではない。例えば、「飛行機」の正しい画像レベルの分類は、オブジェクト自体の認識によるだけでなく、「スキー」のような共起コンテキストによっても、モデルがオブジェクトの特徴に焦点を絞ることが少なくなる。 この目的のために、オブジェクトが出現する固有のコンテキストを変更するためのContext Decoupling Augmentation (CDA) 法を提案し、それによって、オブジェクトインスタンスとコンテキスト情報間の依存を除去するネットワークを駆動する。 提案手法の有効性を検証するため, PASCAL VOC 2012データセットにいくつかの代替ネットワークアーキテクチャを用いた広範な実験を行い, CDAが様々なWSSS手法を新たな最先端技術に拡張できることを実証した。

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