論文の概要: Dynamic Feature Regularized Loss for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01296v1
• Date: Tue, 3 Aug 2021 05:11:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 14:01:10.708837
• Title: Dynamic Feature Regularized Loss for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 弱教師付き意味セグメンテーションに対する動的特徴正規化損失
• Authors: Bingfeng Zhang, Jimin Xiao, Yao Zhao
• Abstract要約: 動的に更新される浅度と深度の両方の機能を利用する新たな正規化損失を提案する。 提案手法は,新しい最先端性能を実現し,他の手法よりも6%以上のmIoU増加率で優れたマージンを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.43674181562307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We focus on tackling weakly supervised semantic segmentation with scribble-level annotation. The regularized loss has been proven to be an effective solution for this task. However, most existing regularized losses only leverage static shallow features (color, spatial information) to compute the regularized kernel, which limits its final performance since such static shallow features fail to describe pair-wise pixel relationship in complicated cases. In this paper, we propose a new regularized loss which utilizes both shallow and deep features that are dynamically updated in order to aggregate sufficient information to represent the relationship of different pixels. Moreover, in order to provide accurate deep features, we adopt vision transformer as the backbone and design a feature consistency head to train the pair-wise feature relationship. Unlike most approaches that adopt multi-stage training strategy with many bells and whistles, our approach can be directly trained in an end-to-end manner, in which the feature consistency head and our regularized loss can benefit from each other. Extensive experiments show that our approach achieves new state-of-the-art performances, outperforming other approaches by a significant margin with more than 6\% mIoU increase.
• Abstract（参考訳）: 我々は、スクリブルレベルのアノテーションで弱教師付きセマンティックセグメンテーションに取り組むことに注力する。 正規化損失は、このタスクの効果的な解決策であることが証明されている。 しかし、ほとんどの既存の正規化損失は、静的な浅い特徴(色、空間情報)を利用して正規化されたカーネルを計算し、このような静的な浅い特徴は複雑なケースでペアワイズピクセルの関係を記述できないため、最終的な性能を制限する。 本稿では,異なる画素間の関係を表現するのに十分な情報を集約するために,浅層と深層の両方の機能を利用して動的に更新する新しい正規化損失を提案する。 さらに,正確な深層機能を提供するため,視覚トランスフォーマーをバックボーンとして採用し,機能一貫性ヘッドの設計を行い,対方向の特徴関係を訓練する。 多くの鐘や笛で多段階のトレーニング戦略を採用するほとんどのアプローチとは異なり、私たちのアプローチはエンドツーエンドで直接トレーニングすることができる。 大規模な実験により,本手法は新たな最先端性能を実現し,他の手法よりも6倍以上のmIoU増加率で優れていた。

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