論文の概要: Fine-Grained Entity Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05776v2
• Date: Sat, 12 Nov 2022 04:10:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 15:44:33.749074
• Title: Fine-Grained Entity Segmentation
• Title（参考訳）: 細粒化エンティティセグメンテーション
• Authors: Lu Qi, Jason Kuen, Weidong Guo, Tiancheng Shen, Jiuxiang Gu, Wenbo Li, Jiaya Jia, Zhe Lin, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 大規模エンティティセグメンテーションデータセットを構築し、粒度の細かいエンティティセグメンテーションを探索する。 データセットには、さまざまな画像ドメインと解像度にまたがるイメージと、トレーニングとテストのための高品質なマスクアノテーションが含まれている。 高品質なセグメンテーションのためのCropFormerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.22829549481987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In dense image segmentation tasks (e.g., semantic, panoptic), existing methods can hardly generalize well to unseen image domains, predefined classes, and image resolution & quality variations. Motivated by these observations, we construct a large-scale entity segmentation dataset to explore fine-grained entity segmentation, with a strong focus on open-world and high-quality dense segmentation. The dataset contains images spanning diverse image domains and resolutions, along with high-quality mask annotations for training and testing. Given the high-quality and -resolution nature of the dataset, we propose CropFormer for high-quality segmentation, which can improve mask prediction using high-res image crops that provide more fine-grained image details than the full image. CropFormer is the first query-based Transformer architecture that can effectively ensemble mask predictions from multiple image crops, by learning queries that can associate the same entities across the full image and its crop. With CropFormer, we achieve a significant AP gain of $1.9$ on the challenging fine-grained entity segmentation task. The dataset and code will be released at http://luqi.info/entityv2.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 密集した画像分割タスク(semantic、panopticなど)では、既存のメソッドが認識できない画像ドメイン、事前定義されたクラス、画像の解像度と品質のバリエーションにうまく一般化できない。 これらの観察に動機づけられ、オープンワールドと高品質の密集したセグメンテーションに重点を置いた、細粒度のエンティティセグメンテーションを探索する大規模なエンティティセグメンテーションデータセットを構築した。 データセットには、さまざまな画像ドメインと解像度にまたがるイメージと、トレーニングとテストのための高品質なマスクアノテーションが含まれている。 本稿では,データセットの高品質かつ解像度の高い性質から,高品質セグメンテーションのためのクロップフォーマーを提案する。 cropformerは、複数の画像からのマスク予測を効果的にアンサンブルできる、最初のクエリベースのトランスフォーマーアーキテクチャである。 CropFormerでは、難易度の高いエンティティセグメンテーションタスクに対して、1.9ドルの大きなAPゲインを達成しています。 データセットとコードはhttp://luqi.info/entityv2.github.io/でリリースされる。

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