論文の概要: Importance Sampling CAMs for Weakly-Supervised Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12459v3
- Date: Tue, 4 Apr 2023 07:24:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 19:12:05.262481
- Title: Importance Sampling CAMs for Weakly-Supervised Segmentation
- Title（参考訳）: 弱スーパービジョンセグメンテーションにおけるCAMの重要サンプリング
- Authors: Arvi Jonnarth, Michael Felsberg
- Abstract要約: クラスアクティベーションマップ(CAM)は、クラスアクティベーションマップ(CAM)を用いて、画像内のオブジェクトのローカライズとセグメント化に使用できる。
本研究では,CAM学習の改善に2つの貢献によって両問題にアプローチする。
PASCAL VOC 2012ベンチマークデータセットを用いて,これらの修正によって輪郭精度が著しく向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.86352815414646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Classification networks can be used to localize and segment objects in images
by means of class activation maps (CAMs). However, without pixel-level
annotations, classification networks are known to (1) mainly focus on
discriminative regions, and (2) to produce diffuse CAMs without well-defined
prediction contours. In this work, we approach both problems with two
contributions for improving CAM learning. First, we incorporate importance
sampling based on the class-wise probability mass function induced by the CAMs
to produce stochastic image-level class predictions. This results in CAMs which
activate over a larger extent of objects. Second, we formulate a feature
similarity loss term which aims to match the prediction contours with edges in
the image. As a third contribution, we conduct experiments on the PASCAL VOC
2012 benchmark dataset to demonstrate that these modifications significantly
increase the performance in terms of contour accuracy, while being comparable
to current state-of-the-art methods in terms of region similarity.
- Abstract（参考訳）: 分類ネットワークは、クラスアクティベーションマップ(cams)によって画像内のオブジェクトのローカライズとセグメンテーションに使用することができる。
しかし, 画素レベルのアノテーションがなければ, 1) 主に識別領域に着目した分類ネットワークが知られ, (2) 明確な予測輪郭のない拡散CAMを生成する。
本研究では,CAM学習の改善に2つの貢献によって両問題にアプローチする。
まず,camsによって引き起こされるクラス毎確率質量関数に基づく重要度サンプリングを行い,確率的画像レベルのクラス予測を行う。
これにより、CAMはより広い範囲のオブジェクトを活性化する。
次に,画像のエッジと予測輪郭の一致を目的とした特徴類似性損失項を定式化する。
第3のコントリビューションとして、PASCAL VOC 2012ベンチマークデータセットを用いて、これらの修正が、領域の類似性の観点から現在の最先端手法と同等でありながら、輪郭精度において性能を大幅に向上させることを示す。
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