論文の概要: Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01527v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 14:09:36.175430
• Title: Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation
• Title（参考訳）: ユニバーサル画像分割のためのマスク変換器
• Authors: Bowen Cheng and Ishan Misra and Alexander G. Schwing and Alexander Kirillov and Rohit Girdhar
• Abstract要約: Masked-attention Mask Transformer (Mask2Former)は,任意の画像セグメンテーションタスク(パノプティクス,インスタンス,セマンティクス)に対処可能な新しいアーキテクチャである。 主要な構成要素は、予測されたマスク領域内での横断的な注意を制限して、局所的な特徴を抽出するマスクアテンションである。 研究の労力を少なくとも3倍に削減することに加えて、4つの一般的なデータセットにおいて、最高の特殊アーキテクチャよりも大きなマージンを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 180.73009259614494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image segmentation is about grouping pixels with different semantics, e.g., category or instance membership, where each choice of semantics defines a task. While only the semantics of each task differ, current research focuses on designing specialized architectures for each task. We present Masked-attention Mask Transformer (Mask2Former), a new architecture capable of addressing any image segmentation task (panoptic, instance or semantic). Its key components include masked attention, which extracts localized features by constraining cross-attention within predicted mask regions. In addition to reducing the research effort by at least three times, it outperforms the best specialized architectures by a significant margin on four popular datasets. Most notably, Mask2Former sets a new state-of-the-art for panoptic segmentation (57.8 PQ on COCO), instance segmentation (50.1 AP on COCO) and semantic segmentation (57.7 mIoU on ADE20K).
• Abstract（参考訳）: イメージセグメンテーション(Image segmentation)とは、カテゴリやインスタンスのメンバシップなど、異なるセマンティクスでピクセルをグループ化することである。 それぞれのタスクのセマンティクスが異なるが、現在の研究はタスクごとに特別なアーキテクチャを設計することに焦点を当てている。 Masked-attention Mask Transformer (Mask2Former)は,任意の画像セグメンテーションタスク(パノプティクス,インスタンス,セマンティクス)に対処できる新しいアーキテクチャである。 主要な構成要素は、予測されたマスク領域内での横断的注意を制限して局所的な特徴を抽出するマスク注意である。 研究の労力を少なくとも3倍に削減することに加えて、4つの一般的なデータセットにおいて、最高の特殊アーキテクチャよりも大きなマージンを持つ。 特に、mask2formerはpanoptic segmentation(coco上で57.8 pq)、インスタンスセグメンテーション(coco上で50.1 ap)、セマンティックセグメンテーション(ade20k上で57.7 miou)のための新しい最先端セグメンテーションを設定する。

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