論文の概要: A Self-Distillation Embedded Supervised Affinity Attention Model for Few-Shot Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06600v3
• Date: Mon, 20 Mar 2023 14:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 07:35:16.134215
• Title: A Self-Distillation Embedded Supervised Affinity Attention Model for Few-Shot Segmentation
• Title（参考訳）: Few-Shotセグメンテーションのための自己蒸留埋設アフィニティ注意モデル
• Authors: Qi Zhao, Binghao Liu, Shuchang Lyu and Huojin Chen
• Abstract要約: そこで本研究では,少数ショットセグメンテーションタスクの性能向上のために,自己拡張型教師付きアフィニティアフィニティアテンションモデルを提案する。 我々のモデルは既存の手法と比較して性能を著しく改善する。 COCO-20iデータセットでは、新しい最先端結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.417460995287257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot segmentation focuses on the generalization of models to segment unseen object with limited annotated samples. However, existing approaches still face two main challenges. First, huge feature distinction between support and query images causes knowledge transferring barrier, which harms the segmentation performance. Second, limited support prototypes cannot adequately represent features of support objects, hard to guide high-quality query segmentation. To deal with the above two issues, we propose self-distillation embedded supervised affinity attention model to improve the performance of few-shot segmentation task. Specifically, the self-distillation guided prototype module uses self-distillation to align the features of support and query. The supervised affinity attention module generates high-quality query attention map to provide sufficient object information. Extensive experiments prove that our model significantly improves the performance compared to existing methods. Comprehensive ablation experiments and visualization studies also show the significant effect of our method on few-shot segmentation task. On COCO-20i dataset, we achieve new state-of-the-art results. Training code and pretrained models are available at https://github.com/cv516Buaa/SD-AANet.
• Abstract（参考訳）: 短いショットのセグメンテーションは、限られた注釈付きサンプルで見えないオブジェクトをセグメンテーションするためのモデルの一般化に焦点を当てている。 しかし、既存のアプローチは依然として2つの大きな課題に直面している。 第一に、サポートとクエリイメージの巨大な特徴区別は、知識伝達障壁を引き起こし、セグメンテーション性能を損なう。 第二に、サポートのプロトタイプはサポートオブジェクトの特徴を適切に表現することはできない。 上記の2つの問題に対処するため,少数ショットセグメンテーションタスクの性能向上のために,自己拡張型教師付き親和性アテンションモデルを提案する。 特に、自己蒸留誘導プロトタイプモジュールは、自己蒸留を使用して、サポートとクエリの機能を調整する。 教師付きアフィニティアテンションモジュールは、十分なオブジェクト情報を提供するために高品質のクエリアテンションマップを生成する。 広範な実験により,既存の手法に比べて性能が大幅に向上することを確認した。 また, 包括的アブレーション実験と可視化実験により, 本手法がマイナショットセグメンテーションタスクに有意な効果を示した。 COCO-20iデータセットでは、新しい最先端結果が得られる。 トレーニングコードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/cv516buaa/sd-aanetで入手できる。

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