論文の概要: Visual Semantic Segmentation Based on Few/Zero-Shot Learning: An Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08352v1
• Date: Sun, 13 Nov 2022 13:39:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 15:20:49.562219
• Title: Visual Semantic Segmentation Based on Few/Zero-Shot Learning: An Overview
• Title（参考訳）: 少数/ゼロショット学習に基づく視覚意味セグメンテーション:概要
• Authors: Wenqi Ren, Yang Tang, Qiyu Sun, Chaoqiang Zhao, Qing-Long Han
• Abstract要約: 本稿では,最近発表された2次元空間から3次元空間への視覚的セマンティックセグメンテーション手法について述べる。 3つの典型的なインスタンス化は、少数/ゼロショット学習と視覚的セマンティックセグメンテーションの相互作用を明らかにするのに関係している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.10687511208189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual semantic segmentation aims at separating a visual sample into diverse blocks with specific semantic attributes and identifying the category for each block, and it plays a crucial role in environmental perception. Conventional learning-based visual semantic segmentation approaches count heavily on large-scale training data with dense annotations and consistently fail to estimate accurate semantic labels for unseen categories. This obstruction spurs a craze for studying visual semantic segmentation with the assistance of few/zero-shot learning. The emergence and rapid progress of few/zero-shot visual semantic segmentation make it possible to learn unseen-category from a few labeled or zero-labeled samples, which advances the extension to practical applications. Therefore, this paper focuses on the recently published few/zero-shot visual semantic segmentation methods varying from 2D to 3D space and explores the commonalities and discrepancies of technical settlements under different segmentation circumstances. Specifically, the preliminaries on few/zero-shot visual semantic segmentation, including the problem definitions, typical datasets, and technical remedies, are briefly reviewed and discussed. Moreover, three typical instantiations are involved to uncover the interactions of few/zero-shot learning with visual semantic segmentation, including image semantic segmentation, video object segmentation, and 3D segmentation. Finally, the future challenges of few/zero-shot visual semantic segmentation are discussed.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルセマンティックセグメンテーションは、視覚サンプルを特定のセマンティック属性を持つ多様なブロックに分割し、各ブロックのカテゴリを特定することを目的としており、環境認識において重要な役割を果たす。 従来の学習に基づく視覚的セマンティックセグメンテーションアプローチは、密集したアノテーションを持つ大規模トレーニングデータに大きく依存する。 この障害は、少数/ゼロショット学習の助けを借りて、視覚的セマンティックセグメンテーションの研究の急激な動きを引き起こす。 少数/ゼロショットの視覚的セマンティックセグメンテーションの出現と急速な進歩により、ラベル付きまたはゼロラベル付きサンプルから未知のカテゴリを学習することが可能になり、実用的な応用へと拡張が進む。 そこで本研究では,最近発表された2次元空間から3次元空間まで多様な視覚的セマンティックセグメンテーション手法に注目し,セグメンテーションの異なる状況下での技術的解決の共通性と相違について検討する。 具体的には、問題定義、典型的なデータセット、技術的改善を含む、ほとんどゼロショットの視覚的セマンティクスセグメンテーションの予備を簡潔にレビューし、議論する。 さらに、画像意味セグメンテーション、ビデオオブジェクトセグメンテーション、および3dセグメンテーションを含む、視覚意味セグメンテーションを含む、少数/ゼロショット学習のインタラクションを明らかにするために、3つの典型的なインスタンス化が関与している。 最後に,視覚的セマンティックセグメンテーションの課題について述べる。

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