論文の概要: Reducing Information Bottleneck for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06530v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 06:49:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 14:07:51.844178
• Title: Reducing Information Bottleneck for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 弱教師付きセマンティックセグメンテーションのための情報基盤の削減
• Authors: Jungbeom Lee, Jooyoung Choi, Jisoo Mok, Sungroh Yoon
• Abstract要約: 弱教師付きセマンティックセグメンテーションは、クラスラベルからピクセルレベルのローカライゼーションを生成する。 このようなラベルで訓練された分類器は、ターゲットオブジェクトの小さな識別領域に焦点を当てる可能性が高い。 本稿では,最後のアクティベーション関数を除去することで,情報のボトルネックを低減する手法を提案する。 さらに,非識別領域から分類への情報伝達をさらに促進する新たなプーリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.979336178991083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Weakly supervised semantic segmentation produces pixel-level localization from class labels; however, a classifier trained on such labels is likely to focus on a small discriminative region of the target object. We interpret this phenomenon using the information bottleneck principle: the final layer of a deep neural network, activated by the sigmoid or softmax activation functions, causes an information bottleneck, and as a result, only a subset of the task-relevant information is passed on to the output. We first support this argument through a simulated toy experiment and then propose a method to reduce the information bottleneck by removing the last activation function. In addition, we introduce a new pooling method that further encourages the transmission of information from non-discriminative regions to the classification. Our experimental evaluations demonstrate that this simple modification significantly improves the quality of localization maps on both the PASCAL VOC 2012 and MS COCO 2014 datasets, exhibiting a new state-of-the-art performance for weakly supervised semantic segmentation. The code is available at: https://github.com/jbeomlee93/RIB.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付きセマンティックセグメンテーションは、クラスラベルからピクセルレベルのローカライゼーションを生成するが、そのようなラベルで訓練された分類器は、ターゲットオブジェクトの小さな識別領域に焦点を当てる可能性が高い。 我々は、この現象を情報ボトルネック原理を用いて解釈する: 深層ニューラルネットワークの最終層は、シグモノイドまたはソフトマックス活性化関数によって活性化され、情報ボトルネックを引き起こし、その結果、タスク関連情報のサブセットのみが出力に渡される。 まず,この議論を模擬玩具実験を通じて支援し,最後にアクティベーション関数を除去して情報ボトルネックを低減する手法を提案する。 さらに,非識別領域から分類への情報伝達をさらに促進する新たなプーリング手法を提案する。 実験により,本手法はPASCAL VOC 2012とMS COCO 2014データセットのローカライゼーションマップの品質を著しく向上させ,弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションのための新しい最先端性能を示すことを示した。 コードは、https://github.com/jbeomlee93/RIB.comで入手できる。

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