論文の概要: Exemplar-Based Open-Set Panoptic Segmentation Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08336v1
- Date: Tue, 18 May 2021 07:59:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-19 13:58:29.909824
- Title: Exemplar-Based Open-Set Panoptic Segmentation Network
- Title（参考訳）: Exemplar-based Open-Set Panoptic Segmentation Network
- Authors: Jaedong Hwang, Seoung Wug Oh, Joon-Young Lee, Bohyung Han
- Abstract要約: 我々は、panoptic segmentationをopen-worldに拡張し、open-set panoptic segmentation(ops)タスクを導入する。
本研究では,タスクの実践的課題を調査し,既存のデータセットであるCOCO上にベンチマークを構築する。
本稿では,exemplar-based open-set panoptic segmentation network (eopsn) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.99748041746592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We extend panoptic segmentation to the open-world and introduce an open-set
panoptic segmentation~(OPS) task. This task requires performing panoptic
segmentation for not only \known classes but also \unknown ones that have not
been acknowledged during training. We investigate the practical challenges of
the task and construct a benchmark on top of an existing dataset, COCO. In
addition, we propose a novel exemplar-based open-set panoptic segmentation
network~(EOPSN) inspired by exemplar theory. Our approach identifies a new
class based on exemplars, which are identified by clustering and employed as
pseudo-ground-truths. The size of each class increases by mining new exemplars
based on the similarities to the existing ones associated with the class. We
evaluate EOPSN on the proposed benchmark and demonstrate the effectiveness of
our proposals. The primary goal of our work is to draw the attention of the
community to the recognition in the open-world scenarios. The implementation of
our algorithm is available on the project webpage:
https://cv.snu.ac.kr/research/EOPSN.
- Abstract（参考訳）: 我々は、panoptic segmentationをopen-worldに拡張し、open-set panoptic segmentation~(ops)タスクを導入する。
このタスクは、既知のクラスだけでなく、トレーニング中に認識されていない未知のクラスに対しても、panopticのセグメンテーションを実行する必要がある。
タスクの実践的課題を調査し,既存のデータセットであるCOCO上にベンチマークを構築する。
さらに,実証理論にインスパイアされた,新しいオープン・セット・パノプティブ・セグメンテーション・ネットワーク~(EOPSN)を提案する。
提案手法は,クラスタ化によって識別され,疑似グラウンドルーツとして使用されるexemplarsに基づく新しいクラスを識別する。
各クラスのサイズは、クラスに関連する既存のクラスと類似性に基づいて、新しい例をマイニングすることによって増加する。
提案するベンチマークでeopsnを評価し,提案の有効性を実証する。
私たちの仕事の第一の目的は、オープンワールドのシナリオにおける認識にコミュニティの注意を引き付けることです。
我々のアルゴリズムの実装は、プロジェクトのWebページで利用可能である。
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