論文の概要: InfoSeg: Unsupervised Semantic Image Segmentation with Mutual Information Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03477v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 14:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 23:57:49.479227
• Title: InfoSeg: Unsupervised Semantic Image Segmentation with Mutual Information Maximization
• Title（参考訳）: InfoSeg:相互情報最大化による教師なしセマンティックイメージセグメンテーション
• Authors: Robert Harb and Patrick Kn\"obelreiter
• Abstract要約: 局所的特徴と大域的高レベル特徴の相互情報に基づく教師なし画像表現の新しい手法を提案する。 最初のステップでは、ローカル機能とグローバル機能に基づいて、イメージをセグメント化する。 第2のステップでは,各クラスの局所的特徴と高次特徴との相互関係を最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a novel method for unsupervised semantic image segmentation based on mutual information maximization between local and global high-level image features. The core idea of our work is to leverage recent progress in self-supervised image representation learning. Representation learning methods compute a single high-level feature capturing an entire image. In contrast, we compute multiple high-level features, each capturing image segments of one particular semantic class. To this end, we propose a novel two-step learning procedure comprising a segmentation and a mutual information maximization step. In the first step, we segment images based on local and global features. In the second step, we maximize the mutual information between local features and high-level features of their respective class. For training, we provide solely unlabeled images and start from random network initialization. For quantitative and qualitative evaluation, we use established benchmarks, and COCO-Persons, whereby we introduce the latter in this paper as a challenging novel benchmark. InfoSeg significantly outperforms the current state-of-the-art, e.g., we achieve a relative increase of 26% in the Pixel Accuracy metric on the COCO-Stuff dataset.
• Abstract（参考訳）: 局所的特徴量と大域的高次特徴量との相互情報最大化に基づく教師なしセマンティックイメージセグメンテーションの新しい手法を提案する。 我々の研究の中核となる考え方は、自己教師付き画像表現学習の最近の進歩を活用することである。 表現学習方法は、画像全体をキャプチャする単一の高レベル特徴を計算する。 対照的に、複数のハイレベルな特徴を計算し、それぞれが特定のセマンティッククラスのイメージセグメントをキャプチャする。 そこで本研究では,セグメンテーションと相互情報最大化ステップを組み合わせた2段階学習手法を提案する。 最初のステップでは、ローカル機能とグローバル機能に基づいてイメージをセグメンテーションします。 第2のステップでは,各クラスの局所的特徴と高次特徴との相互情報を最大化する。 トレーニングでは、ラベルのない画像のみを提供し、ランダムネットワークの初期化から始める。 定量的かつ質的な評価のために,確立されたベンチマークとCOCO-Personsを用いて,後者を挑戦的な新しいベンチマークとして紹介する。 InfoSegは現在の最先端、例えば、COCO-Stuffデータセット上のPixelの精度の26%の相対的な増加を実現しています。

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