論文の概要: Beyond the Prototype: Divide-and-conquer Proxies for Few-shot Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09903v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 06:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-22 13:55:12.588135
• Title: Beyond the Prototype: Divide-and-conquer Proxies for Few-shot Segmentation
• Title（参考訳）: プロトタイプを超えて:Few-shotセグメンテーションのためのDivide-and-conquerプロキシ
• Authors: Chunbo Lang, Binfei Tu, Gong Cheng, Junwei Han
• Abstract要約: 少ないショットのセグメンテーションは、少数の濃密なラベル付けされたサンプルのみを与えられた、目に見えないクラスオブジェクトをセグメンテーションすることを目的としている。 分割・分散の精神において, 単純かつ多目的な枠組みを提案する。 提案手法は、DCP(disvision-and-conquer proxies)と呼ばれるもので、適切な信頼性のある情報の開発を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.910211095033596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot segmentation, which aims to segment unseen-class objects given only a handful of densely labeled samples, has received widespread attention from the community. Existing approaches typically follow the prototype learning paradigm to perform meta-inference, which fails to fully exploit the underlying information from support image-mask pairs, resulting in various segmentation failures, e.g., incomplete objects, ambiguous boundaries, and distractor activation. To this end, we propose a simple yet versatile framework in the spirit of divide-and-conquer. Specifically, a novel self-reasoning scheme is first implemented on the annotated support image, and then the coarse segmentation mask is divided into multiple regions with different properties. Leveraging effective masked average pooling operations, a series of support-induced proxies are thus derived, each playing a specific role in conquering the above challenges. Moreover, we devise a unique parallel decoder structure that integrates proxies with similar attributes to boost the discrimination power. Our proposed approach, named divide-and-conquer proxies (DCP), allows for the development of appropriate and reliable information as a guide at the "episode" level, not just about the object cues themselves. Extensive experiments on PASCAL-5i and COCO-20i demonstrate the superiority of DCP over conventional prototype-based approaches (up to 5~10% on average), which also establishes a new state-of-the-art. Code is available at github.com/chunbolang/DCP.
• Abstract（参考訳）: 少数の濃密なラベル付けされたサンプルしか与えられていない未確認のオブジェクトをセグメント化することを目的としているFew-shotのセグメンテーションは、コミュニティから広く注目を集めている。 既存のアプローチは、通常、メタ推論を実行するためのプロトタイプ学習パラダイムに従い、画像マスクペアのサポートから基礎となる情報を十分に活用できないため、不完全なオブジェクト、曖昧な境界、邪魔者アクティベーションなど、さまざまなセグメンテーション障害が発生する。 この目的のために, 分割・分散の精神を生かした, シンプルかつ多目的なフレームワークを提案する。 具体的には、注釈付き支持画像上に新しい自己推論方式を最初に実装し、その後、粗いセグメンテーションマスクを異なる特性を持つ複数の領域に分割する。 効果的なマスク平均プーリング操作を利用することで、サポートによって引き起こされる一連のプロキシが導出され、それぞれが上記の課題の克服に特定の役割を果たす。 さらに,類似の属性を持つプロキシを統合して識別力を高める一意な並列デコーダ構造を考案する。 提案手法はDCP(disvision-and-conquer proxies)と呼ばれるもので,オブジェクト自身だけでなく,"episode"レベルでのガイドとして,適切な信頼性の高い情報の開発を可能にする。 PASCAL-5iとCOCO-20iの大規模な実験は、従来のプロトタイプベースのアプローチ(平均で最大5〜10%)よりもDCPの方が優れていることを示す。 コードはgithub.com/chunbolang/DCPで入手できる。

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