論文の概要: RecurSeed and CertainMix for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06754v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 04:46:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 12:21:21.801176
• Title: RecurSeed and CertainMix for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 弱教師付き意味セグメンテーションのための再帰的およびある種の混合
• Authors: Sang Hyun Jo, In Jae Yu, Kyung-Su Kim
• Abstract要約: イメージレベルラベル(WSSS-IL)のみを用いた弱い教師付きセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスは、潜在的に有用である。 しかし、パフォーマンスと実装の複雑さは依然としてアプリケーションを制限する。 本稿では,非検出と偽検出を交互に削減するRecurSeedを提案する。 また,オブジェクトマスクを仮想的に生成し,セグメンテーション結果を組み合わせたエッジ表現を行うCertainMixを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.997707534484444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although weakly supervised semantic segmentation using only image-level labels (WSSS-IL) is potentially useful, its low performance and implementation complexity still limit its application. The main causes are (a) non-detection and (b) false-detection phenomena: (a) The class activation maps refined from existing WSSS-IL methods still only represent partial regions for large-scale objects, and (b) for small-scale objects, over-activation causes them to deviate from the object edges. We propose RecurSeed which alternately reduces non- and false-detections through recursive iterations, thereby implicitly finding an optimal junction that minimizes both errors. To maximize the effectiveness of RecurSeed, we also propose a novel data augmentation (DA) approach called CertainMix, which virtually creates object masks and further expresses their edges in combining the segmentation results, thereby obtaining a new DA method effectively reflecting object existence reliability through the spatial information. We achieved new state-of-the-art performances on both the PASCAL VOC 2012 and MS COCO 2014 benchmarks (VOC val 72.4%, COCO val 45.0%). The code is available at https://github.com/OFRIN/RecurSeed_and_CertainMix.
• Abstract（参考訳）: 画像レベルラベル(wsss-il)のみを用いた、弱い教師付きセマンティックセグメンテーションは潜在的に有用であるが、その低パフォーマンスと実装の複雑さはアプリケーションを制限する。 主な原因は (a)非検出、及び (b)誤検出現象 (a) 既存のWSSS-ILメソッドから洗練されているクラスアクティベーションマップは、いまだに大規模オブジェクトの部分領域のみを表すものであり、 (b)小規模オブジェクトの場合、過剰なアクティベーションはオブジェクトエッジから外れる原因となる。 再帰的反復による非及び偽検出を交互に削減し,両誤差を最小化する最適な接合点を暗黙的に見つける再帰的手法を提案する。 また,再帰の有効性を最大化するために,オブジェクトマスクを仮想的に生成し,それらのエッジをさらに表現し,空間情報を通じてオブジェクトの存在信頼性を効果的に反映する新しいda法を提案する。 PASCAL VOC 2012とMS COCO 2014ベンチマーク(VOC val 72.4%、COCO val 45.0%)で、最先端のパフォーマンスを新たに達成しました。 コードはhttps://github.com/ofrin/recurseed_and_certainmixで入手できる。

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