論文の概要: Unsupervised Image Segmentation by Mutual Information Maximization and Adversarial Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00691v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 18:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 12:53:38.822630
• Title: Unsupervised Image Segmentation by Mutual Information Maximization and Adversarial Regularization
• Title（参考訳）: 相互情報最大化と逆正規化による教師なし画像分割
• Authors: S. Ehsan Mirsadeghi, Ali Royat, Hamid Rezatofighi
• Abstract要約: InMARS(Information Maximization and Adrial Regularization)と呼ばれる新しい教師なしセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。 シーンを知覚群に解析する人間の知覚に触発され、提案手法はまず、入力画像を意味のある領域(スーパーピクセルとも呼ばれる)に分割する。 次に、相互情報最大化(Multual-Information-Maximization)と、それらの領域を意味論的に意味のあるクラスにクラスタ化するための敵対的トレーニング戦略を利用する。 提案手法は2つの非教師付きセマンティックセグメンテーションデータセット上での最先端性能を実現することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.165364364478119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation is one of the basic, yet essential scene understanding tasks for an autonomous agent. The recent developments in supervised machine learning and neural networks have enjoyed great success in enhancing the performance of the state-of-the-art techniques for this task. However, their superior performance is highly reliant on the availability of a large-scale annotated dataset. In this paper, we propose a novel fully unsupervised semantic segmentation method, the so-called Information Maximization and Adversarial Regularization Segmentation (InMARS). Inspired by human perception which parses a scene into perceptual groups, rather than analyzing each pixel individually, our proposed approach first partitions an input image into meaningful regions (also known as superpixels). Next, it utilizes Mutual-Information-Maximization followed by an adversarial training strategy to cluster these regions into semantically meaningful classes. To customize an adversarial training scheme for the problem, we incorporate adversarial pixel noise along with spatial perturbations to impose photometrical and geometrical invariance on the deep neural network. Our experiments demonstrate that our method achieves the state-of-the-art performance on two commonly used unsupervised semantic segmentation datasets, COCO-Stuff, and Potsdam.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは、自律エージェントにとって基本的な、しかし必須のシーン理解タスクの1つである。 教師付き機械学習とニューラルネットワークの最近の進歩は、このタスクの最先端技術の性能向上に大きな成功を収めている。 しかし、それらの優れたパフォーマンスは、大規模な注釈付きデータセットの可用性に大きく依存している。 本稿では,情報最大化と逆正則化セグメンテーション(InMARS)と呼ばれる,教師なしのセマンティックセグメンテーション手法を提案する。 個々のピクセルを個別に分析するのではなく、シーンを知覚グループに解析する人間の知覚に着想を得た本提案手法では、まず入力画像を意味のある領域(スーパーピクセルとも呼ばれる)に分割する。 次に、相互情報最大化と、これらの領域を意味的に意味のあるクラスに分類する敵のトレーニング戦略を利用する。 この問題に対する逆行訓練をカスタマイズするために,逆行画素ノイズと空間摂動を併用し,深層ニューラルネットワークにフォトメトリックスおよび幾何的不分散を課す。 提案手法は2つの非教師付きセマンティックセグメンテーションデータセット,COCO-Stuff,Potsdam上での最先端性能を実現する。

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