論文の概要: Unsupervised Part Segmentation through Disentangling Appearance and Shape

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12405v1
• Date: Wed, 26 May 2021 08:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-27 22:00:41.057478
• Title: Unsupervised Part Segmentation through Disentangling Appearance and Shape
• Title（参考訳）: 外観と形状を異にする非教師的部分分割
• Authors: Shilong Liu, Lei Zhang, Xiao Yang, Hang Su, Jun Zhu
• Abstract要約: 対象部品の非監視的発見とセグメンテーションの問題について検討する。 最近の教師なし手法は注釈付きデータへの依存を大いに緩和している。 対象部品の外観と形状の表現を両立させることにより,新しいアプローチを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.206922180245265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of unsupervised discovery and segmentation of object parts, which, as an intermediate local representation, are capable of finding intrinsic object structure and providing more explainable recognition results. Recent unsupervised methods have greatly relaxed the dependency on annotated data which are costly to obtain, but still rely on additional information such as object segmentation mask or saliency map. To remove such a dependency and further improve the part segmentation performance, we develop a novel approach by disentangling the appearance and shape representations of object parts followed with reconstruction losses without using additional object mask information. To avoid degenerated solutions, a bottleneck block is designed to squeeze and expand the appearance representation, leading to a more effective disentanglement between geometry and appearance. Combined with a self-supervised part classification loss and an improved geometry concentration constraint, we can segment more consistent parts with semantic meanings. Comprehensive experiments on a wide variety of objects such as face, bird, and PASCAL VOC objects demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 対象部品の非監視的発見とセグメント化の問題について検討し, 中間的局所表現として本質的な対象構造を見つけ, より説明可能な認識結果を提供する。 最近の教師なしメソッドでは、取得にコストがかかるが、オブジェクトセグメンテーションマスクやサリエンシーマップなどの追加情報に依存する、注釈付きデータへの依存が大幅に緩和されている。 このような依存を取り除き、さらに部品のセグメンテーション性能を向上させるため、追加の被写体マスク情報を用いずに、被写体部品の外観と形状表現と復元損失を区別して新しいアプローチを開発する。 劣化した解を避けるため、ボトルネックブロックは外観表現を絞って拡大するように設計され、幾何学と外観のより効果的な絡み合いを生じさせる。 自己教師付き部分分類損失と改良された幾何集中制約を組み合わせることで、より一貫性のある部分と意味的意味をセグメント化することができる。 顔, 鳥, PASCAL VOCなどの多種多様な物体に対する総合的な実験により, 提案手法の有効性が示された。

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