論文の概要: Incremental Learning in Semantic Segmentation from Image Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01882v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 12:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-06 15:51:43.532601
• Title: Incremental Learning in Semantic Segmentation from Image Labels
• Title（参考訳）: 画像ラベルからの意味セグメンテーションにおけるインクリメンタル学習
• Authors: Fabio Cermelli, Dario Fontanel, Antonio Tavera, Marco Ciccone, Barbara Caputo
• Abstract要約: 既存のセマンティックセグメンテーションアプローチは印象的な結果を得るが、新しいカテゴリが発見されるにつれてモデルを漸進的に更新することは困難である。 本稿では、安価で広く利用可能な画像レベルのラベルから新しいクラスを分類することを目的とした、Weakly Incremental Learning for Semanticsのための新しいフレームワークを提案する。 擬似ラベルをオフラインで生成する既存のアプローチとは対照的に、画像レベルのラベルで訓練され、セグメンテーションモデルで正規化される補助分類器を使用して、擬似スーパービジョンをオンラインで取得し、モデルを漸進的に更新する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.404068463921426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although existing semantic segmentation approaches achieve impressive results, they still struggle to update their models incrementally as new categories are uncovered. Furthermore, pixel-by-pixel annotations are expensive and time-consuming. This paper proposes a novel framework for Weakly Incremental Learning for Semantic Segmentation, that aims at learning to segment new classes from cheap and largely available image-level labels. As opposed to existing approaches, that need to generate pseudo-labels offline, we use an auxiliary classifier, trained with image-level labels and regularized by the segmentation model, to obtain pseudo-supervision online and update the model incrementally. We cope with the inherent noise in the process by using soft-labels generated by the auxiliary classifier. We demonstrate the effectiveness of our approach on the Pascal VOC and COCO datasets, outperforming offline weakly-supervised methods and obtaining results comparable with incremental learning methods with full supervision.
• Abstract（参考訳）: 既存のセマンティックセグメンテーションアプローチは印象的な結果をもたらすが、新しいカテゴリが明らかになると、モデルを漸進的に更新するのは難しい。 さらに、ピクセル単位のアノテーションは高価で時間を要する。 本稿では、安価で広く利用可能な画像レベルラベルから新しいクラスをセグメント化することを目的とした、セマンティックセグメンテーションのためのWeakly Incremental Learningの新しいフレームワークを提案する。 擬似ラベルをオフラインで生成する既存のアプローチとは対照的に、画像レベルのラベルで訓練され、セグメンテーションモデルで正規化される補助分類器を使用して、擬似スーパービジョンをオンラインで取得し、モデルを漸進的に更新する。 補助分類器によって生成されたソフトラベルを用いて,プロセス中の固有雑音に対処する。 我々は,Pascal VOCおよびCOCOデータセットに対するアプローチの有効性を実証し,オフラインの弱い教師付き手法よりも優れ,完全な教師付き漸進的な学習手法に匹敵する結果を得た。

関連論文リスト

• Learning Semantic Segmentation with Query Points Supervision on Aerial Images [57.09251327650334]
  セマンティックセグメンテーションアルゴリズムを学習するための弱教師付き学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は正確なセマンティックセグメンテーションを行い,手作業のアノテーションに要するコストと時間を大幅に削減することで効率を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T14:32:04Z)
• Exploring Open-Vocabulary Semantic Segmentation without Human Labels [76.15862573035565]
  我々は、既存の事前学習された視覚言語モデル(VL)を利用して意味的セグメンテーションモデルを訓練するZeroSegを提案する。 ZeroSegは、VLモデルで学んだ視覚概念をセグメントトークンの集合に蒸留することでこれを克服し、それぞれが対象画像の局所化領域を要約する。 提案手法は,他のゼロショットセグメンテーション法と比較して,同じトレーニングデータを用いた場合と比較して,最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T08:47:06Z)
• RaSP: Relation-aware Semantic Prior for Weakly Supervised Incremental Segmentation [28.02204928717511]
  本稿では,事前学習したクラスから新しいクラスにオブジェクトを移すための弱い教師付きアプローチを提案する。 クラス間の単純なペアインタラクションでさえ、古いクラスと新しいクラスのセグメンテーションマスクの品質を大幅に向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T14:14:21Z)
• Foundation Model Drives Weakly Incremental Learning for Semantic Segmentation [12.362400851574872]
  セマンティックセグメンテーション(WILSS)のための弱い漸進的な学習は、新しく魅力的なタスクである。 本稿では,WILSS のための新しいデータ効率フレームワーク FMWISS を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T02:21:42Z)
• Class Enhancement Losses with Pseudo Labels for Zero-shot Semantic Segmentation [40.09476732999614]
  マスクの提案モデルは、ゼロショットセマンティックセグメンテーションの性能を大幅に改善した。 トレーニング中にバックグラウンドを埋め込むことは問題であり、結果として得られたモデルが過剰に学習し、正しいラベルではなく、すべての見えないクラスをバックグラウンドクラスとして割り当てる傾向がある。 本稿では,学習中の背景埋め込みの使用を回避し,テキスト埋め込みとマスク提案のセマンティックな関係を類似度スコアのランク付けにより活用する新しいクラス拡張損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T06:55:02Z)
• Novel Class Discovery in Semantic Segmentation [104.30729847367104]
  セマンティックにおける新しいクラス発見(NCDSS)について紹介する。 ラベル付き非結合クラスの集合から事前の知識を与えられた新しいクラスを含むラベル付きイメージのセグメンテーションを目的としている。 NCDSSでは、オブジェクトと背景を区別し、画像内の複数のクラスの存在を処理する必要があります。 本稿では,エントロピーに基づく不確実性モデリングと自己学習(EUMS)フレームワークを提案し,ノイズの多い擬似ラベルを克服する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T13:31:59Z)
• An EM Framework for Online Incremental Learning of Semantic Segmentation [37.94734474090863]
  本稿では,新しいクラスのみに画素アノテーションを付加したストリーミング入力データを用いて,大惨な忘れをせずに深いセグメンテーションモデルを適応できる漸進的な学習戦略を提案する。 PASCAL VOC 2012とADE20Kデータセットに対するアプローチを検証するとともに,既存のインクリメンタルメソッドよりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-08T11:30:09Z)
• Leveraging Auxiliary Tasks with Affinity Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation [88.49669148290306]
  そこで我々はAuxSegNetと呼ばれる弱教師付きマルチタスク・フレームワークを提案し,サリエンシ検出とマルチラベル画像分類を補助タスクとして活用する。 同様の構造的セマンティクスに着想を得て,サリエンシとセグメンテーションの表現から,クロスタスクなグローバル画素レベルの親和性マップを学習することを提案する。 学習されたクロスタスク親和性は、両方のタスクに対して改善された擬似ラベルを提供するために、唾液度予測を洗練し、CAMマップを伝播するために使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-25T11:39:58Z)
• A Closer Look at Self-training for Zero-Label Semantic Segmentation [53.4488444382874]
  トレーニング中に見られないクラスをセグメント化できることは、ディープラーニングにおいて重要な技術的課題です。 事前のゼロラベルセマンティクスセグメンテーションは、ビジュアル・セマンティクスの埋め込みや生成モデルを学ぶことによってこのタスクにアプローチする。 本研究では,同一画像の異なる増分から生じる擬似ラベルの交点を取り出し,ノイズの多い擬似ラベルをフィルタリングする整合性正規化器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T14:34:33Z)
• Half-Real Half-Fake Distillation for Class-Incremental Semantic Segmentation [84.1985497426083]
  畳み込みニューラルネットワークは漸進的な学習に不適である。 新しいクラスは利用できるが、初期トレーニングデータは保持されない。 訓練されたセグメンテーションネットワークを「反転」して、ランダムノイズから始まる入力画像の合成を試みる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T03:47:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。