論文の概要: Automatic universal taxonomies for multi-domain semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08445v1
• Date: Mon, 18 Jul 2022 08:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 17:15:06.976787
• Title: Automatic universal taxonomies for multi-domain semantic segmentation
• Title（参考訳）: 多分野セマンティックセグメンテーションのための自動普遍分類法
• Authors: Petra Bevandi\'c, Sini\v{s}a \v{S}egvi\'c
• Abstract要約: 複数のデータセットに対するセマンティックセグメンテーションモデルのトレーニングは、コンピュータビジョンコミュニティに最近多くの関心を呼んだ。 確立されたデータセットには 互いに互換性のないラベルがあります 野生の原理的推論を妨害します 我々は、反復的データセット統合による普遍的な構築によってこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4364491422470593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training semantic segmentation models on multiple datasets has sparked a lot of recent interest in the computer vision community. This interest has been motivated by expensive annotations and a desire to achieve proficiency across multiple visual domains. However, established datasets have mutually incompatible labels which disrupt principled inference in the wild. We address this issue by automatic construction of universal taxonomies through iterative dataset integration. Our method detects subset-superset relationships between dataset-specific labels, and supports learning of sub-class logits by treating super-classes as partial labels. We present experiments on collections of standard datasets and demonstrate competitive generalization performance with respect to previous work.
• Abstract（参考訳）: 複数のデータセットに対するセマンティックセグメンテーションモデルのトレーニングは、コンピュータビジョンコミュニティに最近多くの関心を呼んだ。 この関心は、高価なアノテーションと複数の視覚領域にまたがる熟練度達成の願望によって動機付けられた。 しかし、確立されたデータセットは互いに互換性のないラベルを持ち、野生における原則的推論を妨害する。 我々は,反復データセット統合による普遍的分類の自動構築によってこの問題に対処した。 本手法は,データセット固有のラベル間のサブセット-スーパーセット関係を検出し,スーパークラスを部分ラベルとして扱うことでサブクラスロジットの学習を支援する。 本稿では,標準データセットの収集実験を行い,先行研究に対する競合一般化性能を示す。

関連論文リスト

• Generalized Category Discovery with Clustering Assignment Consistency [56.92546133591019]
  一般化圏発見(GCD)は、最近提案されたオープンワールドタスクである。 クラスタリングの一貫性を促進するための協調学習ベースのフレームワークを提案する。 提案手法は,3つの総合的なベンチマークと3つのきめ細かい視覚認識データセット上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T00:32:47Z)
• LMSeg: Language-guided Multi-dataset Segmentation [15.624630978858324]
  我々はLMSegと呼ばれる言語誘導型マルチデータセットフレームワークを提案し、セマンティックとパンプトのセグメンテーションの両方をサポートしている。 LMSegは、柔軟性のない1ホットラベルを使用する代わりに、カテゴリ名をテキスト埋め込みスペースに統一された分類としてマッピングする。 実験により,本手法は4つのセグメンテーションデータセットと3つのパノプティックセグメンテーションデータセットに対して有意な改善が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T03:43:03Z)
• Association Graph Learning for Multi-Task Classification with Category Shifts [68.58829338426712]
  関連する分類タスクが同じラベル空間を共有し、同時に学習されるマルチタスク分類に焦点を当てる。 我々は、不足クラスのためのタスク間で知識を伝達する関連グラフを学習する。 我々の手法は代表的基準よりも一貫して性能が良い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T12:37:41Z)
• Learning Semantic Segmentation from Multiple Datasets with Label Shifts [101.24334184653355]
  本論文では,ラベル空間が異なる複数のデータセットを対象としたモデルの自動学習手法であるUniSegを提案する。 具体的には,ラベルの相反と共起を考慮に入れた2つの損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T18:55:19Z)
• MSeg: A Composite Dataset for Multi-domain Semantic Segmentation [100.17755160696939]
  セマンティックセグメンテーションデータセットを異なるドメインから統合する合成データセットであるMSegを提案する。 一般化と画素レベルのアノテーションのアライメントを調整し,2万枚以上のオブジェクトマスクを8万枚以上の画像で再現する。 MSegでトレーニングされたモデルは、WildDash-v1のリーダーボードで、トレーニング中にWildDashのデータに触れることなく、堅牢なセマンティックセグメンテーションのためにランク付けされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T16:16:35Z)
• Using Psuedolabels for training Sentiment Classifiers makes the model generalize better across datasets [0.0]
  パブリックな感情分類APIでは、ドメイン間のデータアノテート能力に制限のある、さまざまなタイプのデータに対してうまく機能する分類器をどうやって設定すればよいのか? 我々は、このデータセット上の異なるドメインと擬似ラベルから大量の無注釈データが与えられた場合、異なるデータセットにまたがってよりよく一般化される感情分類器を訓練できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T17:47:15Z)
• Multi-domain semantic segmentation with overlapping labels [1.4120796122384087]
  本稿では,部分ラベルと確率的損失に基づいて重なり合うクラスを持つデータセットをシームレスに学習する手法を提案する。 本手法は,トレーニングデータセットに別々にラベル付けされていない視覚概念を学習すると同時に,競合するデータセット内およびクロスデータセットの一般化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T13:25:41Z)
• Multi-dataset Pretraining: A Unified Model for Semantic Segmentation [97.61605021985062]
  我々は、異なるデータセットの断片化アノテーションを最大限に活用するために、マルチデータセット事前訓練と呼ばれる統合フレームワークを提案する。 これは、複数のデータセットに対して提案されたピクセルからプロトタイプへのコントラスト損失を通じてネットワークを事前トレーニングすることで実現される。 異なるデータセットからの画像とクラス間の関係をより良くモデル化するために、クロスデータセットの混合によりピクセルレベルの埋め込みを拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T06:13:11Z)
• Simple multi-dataset detection [83.9604523643406]
  複数の大規模データセット上で統合検出器を訓練する簡単な方法を提案する。 データセット固有のアウトプットを共通の意味分類に自動的に統合する方法を示す。 私たちのアプローチは手動の分類学の調整を必要としません。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T18:55:58Z)
• On Cross-Dataset Generalization in Automatic Detection of Online Abuse [7.163723138100273]
  Wikipedia Detoxデータセットの良質な例は、プラットフォーム固有のトピックに偏っていることを示す。 教師なしトピックモデリングとトピックのキーワードの手動検査を用いてこれらの例を同定する。 頑健なデータセット設計のために、収集したデータを検査し、一般化不可能なコンテンツを小さくするために、安価な教師なし手法を適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T21:47:03Z)

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。