論文の概要: SOIT: Segmenting Objects with Instance-Aware Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11037v2
• Date: Thu, 23 Dec 2021 15:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 12:42:25.116069
• Title: SOIT: Segmenting Objects with Instance-Aware Transformers
• Title（参考訳）: SOIT: インスタンス対応トランスによるオブジェクトのセグメンテーション
• Authors: Xiaodong Yu, Dahu Shi, Xing Wei, Ye Ren, Tingqun Ye, Wenming Tan
• Abstract要約: 本稿では,SOIT(Segments Objects with Instance-aware Transformer)と呼ばれるエンドツーエンドのインスタンスセグメンテーションフレームワークを提案する。 提案手法では,インスタンスのセグメンテーションを直接セット予測問題とみなし,多数の手作り部品の必要性を効果的に除去する。 MS COCOデータセットの実験結果は、SOITが最先端のインスタンスセグメンテーションアプローチを大幅に上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.234574932216855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an end-to-end instance segmentation framework, termed SOIT, that Segments Objects with Instance-aware Transformers. Inspired by DETR \cite{carion2020end}, our method views instance segmentation as a direct set prediction problem and effectively removes the need for many hand-crafted components like RoI cropping, one-to-many label assignment, and non-maximum suppression (NMS). In SOIT, multiple queries are learned to directly reason a set of object embeddings of semantic category, bounding-box location, and pixel-wise mask in parallel under the global image context. The class and bounding-box can be easily embedded by a fixed-length vector. The pixel-wise mask, especially, is embedded by a group of parameters to construct a lightweight instance-aware transformer. Afterward, a full-resolution mask is produced by the instance-aware transformer without involving any RoI-based operation. Overall, SOIT introduces a simple single-stage instance segmentation framework that is both RoI- and NMS-free. Experimental results on the MS COCO dataset demonstrate that SOIT outperforms state-of-the-art instance segmentation approaches significantly. Moreover, the joint learning of multiple tasks in a unified query embedding can also substantially improve the detection performance. Code is available at \url{https://github.com/yuxiaodongHRI/SOIT}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SOIT(Segments Objects with Instance-aware Transformer)と呼ばれるエンドツーエンドのインスタンスセグメンテーションフレームワークを提案する。 DETR \cite{carion2020end} にインスパイアされた本手法は,インスタンスセグメンテーションを直接セット予測問題とみなし,RoI の刈り取り,一対多ラベル割り当て,非最大抑圧 (NMS) などの手作り部品の必要性を効果的に除去する。 SOITでは、複数のクエリが学習され、グローバル画像コンテキスト下で、セマンティックカテゴリ、バウンディングボックス位置、およびピクセルワイドマスクの一連のオブジェクト埋め込みを直接推論する。 クラスとバウンディングボックスは固定長ベクトルで簡単に埋め込むことができる。 特にpixel-wiseマスクは、軽量なインスタンス対応トランスフォーマーを構築するためにパラメータのグループによって埋め込まれている。 その後、RoIベースの操作を伴わずに、インスタンス認識変換器によってフルレゾリューションマスクが生成される。 全体として、SOITはシンプルな単一ステージのインスタンスセグメンテーションフレームワークを導入している。 MS COCOデータセットの実験結果は、SOITが最先端のインスタンスセグメンテーションアプローチを大幅に上回っていることを示している。 さらに、統合クエリ埋め込みにおける複数のタスクの共同学習により、検出性能が大幅に向上する。 コードは \url{https://github.com/yuxiaodonghri/soit} で入手できる。

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