論文の概要: Mean Shift Mask Transformer for Unseen Object Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11679v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 17:47:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 17:35:52.458199
• Title: Mean Shift Mask Transformer for Unseen Object Instance Segmentation
• Title（参考訳）: 未知のオブジェクトインスタンスセグメンテーションのための平均シフトマスク変換器
• Authors: Yangxiao Lu, Yuqiao Chen, Nicholas Ruozzi, Yu Xiang
• Abstract要約: Mean Shift Mask Transformer (MSMFormer)は、von Mises-Fisher(vMF)平均シフトクラスタリングアルゴリズムをシミュレートするトランスフォーマーアーキテクチャである。 MSMFormerは、特徴抽出器とクラスタリングの両方のジョイントトレーニングと推論を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.59080233033535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmenting unseen objects is a critical task in many different domains. For example, a robot may need to grasp an unseen object, which means it needs to visually separate this object from the background and/or other objects. Mean shift clustering is a common method in object segmentation tasks. However, the traditional mean shift clustering algorithm is not easily integrated into an end-to-end neural network training pipeline. In this work, we propose the Mean Shift Mask Transformer (MSMFormer), a new transformer architecture that simulates the von Mises-Fisher (vMF) mean shift clustering algorithm, allowing for the joint training and inference of both the feature extractor and the clustering. Its central component is a hypersphere attention mechanism, which updates object queries on a hypersphere. To illustrate the effectiveness of our method, we apply MSMFormer to Unseen Object Instance Segmentation, which yields a new state-of-the-art of 87.3 Boundary F-meansure on the real-world Object Clutter Indoor Dataset (OCID). Code is available at https://github.com/YoungSean/UnseenObjectsWithMeanShift
• Abstract（参考訳）: 見えないオブジェクトのセグメンテーションは多くの異なるドメインにおいて重要なタスクである。 例えば、ロボットは見えないオブジェクトをつかむ必要があるかもしれない。つまり、このオブジェクトを背景や他のオブジェクトから視覚的に分離する必要がある。 平均シフトクラスタリングは、オブジェクトセグメンテーションタスクにおいて一般的な方法である。 しかし、従来の平均シフトクラスタリングアルゴリズムは、エンドツーエンドのニューラルネットワークトレーニングパイプラインに簡単には統合されない。 本研究では,von mises-fisher (vmf)平均シフトクラスタリングアルゴリズムをシミュレートし,特徴抽出器とクラスタリングの合同トレーニングと推論を可能にする,新しいトランスフォーマティブアーキテクチャであるmean shift mask transformer (msmformer)を提案する。 その中心的なコンポーネントは、ハイパースフィア上のオブジェクトクエリを更新するハイパースフィアのアテンションメカニズムである。 本手法の有効性を説明するために,MSMFormer を Unseen Object Instance Segmentation に適用し,実世界のオブジェクトClutter Indoor Dataset (OCID) に 87.3 境界 F-meansure を新たに生成する。 コードはhttps://github.com/YoungSean/UnseenObjectsWithMeanShiftで入手できる。

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