論文の概要: Weakly Supervised Instance Segmentation for Videos with Temporal Mask Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12886v1
• Date: Tue, 23 Mar 2021 23:20:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 14:05:56.673476
• Title: Weakly Supervised Instance Segmentation for Videos with Temporal Mask Consistency
• Title（参考訳）: 時間的マスク一貫性を有するビデオに対する弱教師付きインスタンスセグメンテーション
• Authors: Qing Liu, Vignesh Ramanathan, Dhruv Mahajan, Alan Yuille, Zhenheng Yang
• Abstract要約: 弱い教師付きインスタンスセグメンテーションは、モデルのトレーニングに必要なアノテーションのコストを削減します。 画像ではなく弱いラベル付きビデオでトレーニングすることで,これらの問題に対処できることを示す。 私たちは、弱い教師付きインスタンスセグメンテーションに取り組むために、これらのビデオ信号の使用を初めて調査しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.352140544936198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised instance segmentation reduces the cost of annotations required to train models. However, existing approaches which rely only on image-level class labels predominantly suffer from errors due to (a) partial segmentation of objects and (b) missing object predictions. We show that these issues can be better addressed by training with weakly labeled videos instead of images. In videos, motion and temporal consistency of predictions across frames provide complementary signals which can help segmentation. We are the first to explore the use of these video signals to tackle weakly supervised instance segmentation. We propose two ways to leverage this information in our model. First, we adapt inter-pixel relation network (IRN) to effectively incorporate motion information during training. Second, we introduce a new MaskConsist module, which addresses the problem of missing object instances by transferring stable predictions between neighboring frames during training. We demonstrate that both approaches together improve the instance segmentation metric $AP_{50}$ on video frames of two datasets: Youtube-VIS and Cityscapes by $5\%$ and $3\%$ respectively.
• Abstract（参考訳）: 弱い教師付きインスタンスセグメンテーションは、モデルのトレーニングに必要なアノテーションのコストを削減します。 しかしながら、画像レベルのクラスラベルにのみ依存する既存のアプローチは、(a)オブジェクトの部分的なセグメンテーションと(b)オブジェクトの不足によるエラーが主な原因である。 画像ではなく弱いラベル付きビデオでトレーニングすることで,これらの問題に対処できることを示す。 ビデオでは、フレーム間の予測の運動と時間的一貫性は、セグメンテーションに役立つ補完的な信号を提供する。 私たちは、弱い教師付きインスタンスセグメンテーションに取り組むために、これらのビデオ信号の使用を初めて調査しました。 我々はこの情報をモデルに活用する方法を2つ提案する。 まず、画素間関係ネットワーク(IRN)を適用し、トレーニング中の動作情報を効果的に活用する。 第二に、トレーニング中に隣接するフレーム間で安定した予測を転送することで、オブジェクトインスタンスの欠落の問題に対処する新しいMaskConsistモジュールを導入する。 2つのデータセット(Youtube-VIS)とCityscapes(Cityscapes)の動画フレーム上でのインスタンスセグメンテーションの指標である$AP_{50}$をそれぞれ5\%、$3\%改善することが実証された。

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