論文の概要: A Joint Framework Towards Class-aware and Class-agnostic Alignment for Few-shot Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01310v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 17:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-03 13:37:05.400691
• Title: A Joint Framework Towards Class-aware and Class-agnostic Alignment for Few-shot Segmentation
• Title（参考訳）: 少数ショットセグメンテーションのためのクラス認識とクラス非依存アライメントのための統合フレームワーク
• Authors: Kai Huang and Mingfei Cheng and Yang Wang and Bochen Wang and Ye Xi and Feigege Wang and Peng Chen
• Abstract要約: Few-shotのセグメンテーションは、いくつかの注釈付きサポートイメージが与えられた未確認クラスのオブジェクトをセグメントすることを目的としている。 既存のほとんどのメソッドは、クエリ機能を独立したサポートプロトタイプで縫い付け、混合機能をデコーダに供給することでクエリイメージを分割する。 セグメンテーションを容易にするために,より価値の高いクラス認識とクラス非依存アライメントガイダンスを組み合わせた共同フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.47479526463185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Few-shot segmentation (FSS) aims to segment objects of unseen classes given only a few annotated support images. Most existing methods simply stitch query features with independent support prototypes and segment the query image by feeding the mixed features to a decoder. Although significant improvements have been achieved, existing methods are still face class biases due to class variants and background confusion. In this paper, we propose a joint framework that combines more valuable class-aware and class-agnostic alignment guidance to facilitate the segmentation. Specifically, we design a hybrid alignment module which establishes multi-scale query-support correspondences to mine the most relevant class-aware information for each query image from the corresponding support features. In addition, we explore utilizing base-classes knowledge to generate class-agnostic prior mask which makes a distinction between real background and foreground by highlighting all object regions, especially those of unseen classes. By jointly aggregating class-aware and class-agnostic alignment guidance, better segmentation performances are obtained on query images. Extensive experiments on PASCAL-$5^i$ and COCO-$20^i$ datasets demonstrate that our proposed joint framework performs better, especially on the 1-shot setting.
• Abstract（参考訳）: Few-shot segmentation (FSS) は、いくつかのアノテーション付きサポートイメージが与えられた未確認クラスのオブジェクトをセグメントすることを目的としている。 既存のほとんどのメソッドは、クエリ機能を独立したサポートプロトタイプで縫い付け、混合機能をデコーダに供給することでクエリイメージを分割する。 大幅な改善がなされているが、既存のメソッドはクラス変異とバックグラウンドの混乱のために、まだクラスバイアスに直面している。 本稿では,より価値の高いクラス認識とクラス認識的アライメントガイダンスを組み合わせてセグメンテーションを容易にする共同フレームワークを提案する。 具体的には,マルチスケールの問合せ支援対応を確立するハイブリッドアライメントモジュールを設計し,対応するサポート機能から各問合せ画像に対する最も関連するクラス認識情報を抽出する。 さらに,すべての対象領域,特に見当たらないクラスを強調することで,実際の背景と前景を区別するクラス非依存の事前マスクを生成するために,ベースクラス知識を活用することを検討する。 クラス認識とクラス非依存アライメントガイダンスを併用することにより,クエリ画像上でのセグメンテーション性能が向上する。 PASCAL-$5^i$およびCOCO-$20^i$データセットの大規模な実験により,提案したジョイントフレームワークが特に1ショット設定でより優れた性能を示すことが示された。

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