論文の概要: GANSeg: Learning to Segment by Unsupervised Hierarchical Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01036v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 07:57:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 15:31:55.613321
• Title: GANSeg: Learning to Segment by Unsupervised Hierarchical Image Generation
• Title（参考訳）: GANSeg:教師なし階層画像生成によるセグメント学習
• Authors: Xingzhe He, Bastian Wandt, Helge Rhodin
• Abstract要約: 本稿では,潜伏マスクに条件付き画像を生成するGANベースのアプローチを提案する。 このようなマスク条件の画像生成は、マスクを階層的に条件付ける際に忠実に学習できることを示す。 また、セグメンテーションネットワークをトレーニングするためのイメージマスクペアの生成も可能で、既存のベンチマークでは、最先端の教師なしセグメンテーションメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.900404701997502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmenting an image into its parts is a frequent preprocess for high-level vision tasks such as image editing. However, annotating masks for supervised training is expensive. Weakly-supervised and unsupervised methods exist, but they depend on the comparison of pairs of images, such as from multi-views, frames of videos, and image transformations of single images, which limits their applicability. To address this, we propose a GAN-based approach that generates images conditioned on latent masks, thereby alleviating full or weak annotations required in previous approaches. We show that such mask-conditioned image generation can be learned faithfully when conditioning the masks in a hierarchical manner on latent keypoints that define the position of parts explicitly. Without requiring supervision of masks or points, this strategy increases robustness to viewpoint and object positions changes. It also lets us generate image-mask pairs for training a segmentation network, which outperforms the state-of-the-art unsupervised segmentation methods on established benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 画像をその部分に分割することは、画像編集などのハイレベルなビジョンタスクの事前処理を頻繁に行う。 しかし、指導訓練用のマスクは高価である。 弱い教師と教師なしの手法は存在するが、それらはマルチビュー、ビデオのフレーム、単一の画像の画像変換などの対の比較に依存するため、適用性が制限される。 そこで本稿では,遅延マスクに条件付き画像を生成するGANベースのアプローチを提案する。 このようなマスク条件の画像生成は、部品の位置を明確に定義した潜在キーポイントに階層的にマスクを条件付ける際に、忠実に学習できることを示す。 マスクやポイントの監督を必要とせずに、この戦略は視点や物体の位置の変化に対する堅牢性を高める。 また、セグメンテーションネットワークをトレーニングするためのイメージマスクペアを生成することもでき、確立されたベンチマークで最先端の教師なしセグメンテーションメソッドよりも優れています。

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