論文の概要: Incremental Few-Shot Semantic Segmentation via Embedding Adaptive-Update
and Hyper-class Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12964v1
- Date: Tue, 26 Jul 2022 15:20:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-27 13:01:48.039757
- Title: Incremental Few-Shot Semantic Segmentation via Embedding Adaptive-Update
and Hyper-class Representation
- Title（参考訳）: Adaptive-Update と Hyper-class Representation を用いたインクリメンタルFew-Shot Semantic Segmentation
- Authors: Guangchen Shi, Yirui Wu, Jun Liu, Shaohua Wan, Wenhai Wang, Tong Lu
- Abstract要約: EHNetは、目覚ましいアドバンテージで、最先端の新たなパフォーマンスを実現している。
PASCAL-5iとCOCOデータセットの実験により、EHNetは、目覚ましいアドバンテージで新しい最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.558312809285905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Incremental few-shot semantic segmentation (IFSS) targets at incrementally
expanding model's capacity to segment new class of images supervised by only a
few samples. However, features learned on old classes could significantly
drift, causing catastrophic forgetting. Moreover, few samples for pixel-level
segmentation on new classes lead to notorious overfitting issues in each
learning session. In this paper, we explicitly represent class-based knowledge
for semantic segmentation as a category embedding and a hyper-class embedding,
where the former describes exclusive semantical properties, and the latter
expresses hyper-class knowledge as class-shared semantic properties. Aiming to
solve IFSS problems, we present EHNet, i.e., Embedding adaptive-update and
Hyper-class representation Network from two aspects. First, we propose an
embedding adaptive-update strategy to avoid feature drift, which maintains old
knowledge by hyper-class representation, and adaptively update category
embeddings with a class-attention scheme to involve new classes learned in
individual sessions. Second, to resist overfitting issues caused by few
training samples, a hyper-class embedding is learned by clustering all category
embeddings for initialization and aligned with category embedding of the new
class for enhancement, where learned knowledge assists to learn new knowledge,
thus alleviating performance dependence on training data scale. Significantly,
these two designs provide representation capability for classes with sufficient
semantics and limited biases, enabling to perform segmentation tasks requiring
high semantic dependence. Experiments on PASCAL-5i and COCO datasets show that
EHNet achieves new state-of-the-art performance with remarkable advantages.
- Abstract（参考訳）: インクリメンタルな数ショットセマンティックセグメンテーション(IFSS)は、モデルを段階的に拡張し、少数のサンプルで管理される新しいクラスのイメージをセグメント化する。
しかし、古いクラスで学んだ特徴は著しく漂流し、破滅的な忘れ物となった。
さらに、新しいクラスでピクセルレベルのセグメンテーションを行うサンプルはほとんどなく、各学習セッションで悪名高いオーバーフィット問題を引き起こす。
本稿では,セマンティクスセグメンテーションのクラスベース知識をカテゴリ埋め込みとハイパークラス埋め込みとして明示的に表現し,前者は排他的セマンティクス特性を記述し,後者はクラス共有セマンティクス特性としてハイパークラス知識を表現する。
IFSS問題の解決を目的としたEHNet,すなわち適応更新ネットワークとハイパークラス表現ネットワークを2つの側面から実装する。
まず,従来の知識をハイパークラス表現で保持する機能ドリフトを回避するための適応型更新戦略を提案し,各セッションで学習した新しいクラスを包含するクラスアテンション方式でカテゴリ埋め込みを適応的に更新する。
第2に,トレーニングサンプル数が少ない場合に生じる問題を過大に当てはめるために,初期化のためのすべてのカテゴリ埋め込みをクラスタリングし,学習知識が新たな知識の学習を支援する新たなクラスのカテゴリ埋め込みと整合することで,データスケールにおけるパフォーマンス依存を軽減することにより,ハイパークラス埋め込みを学習する。
これらの2つの設計は、十分な意味論と限られたバイアスを持つクラスに対して表現能力を提供し、高い意味依存を必要とするセグメンテーションタスクを実行することができる。
PASCAL-5iとCOCOデータセットの実験により、EHNetは、目覚ましいアドバンテージで新しい最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
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