論文の概要: ISIM: Iterative Self-Improved Model for Weakly Supervised Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12455v2
- Date: Wed, 23 Nov 2022 07:00:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 13:18:01.227459
- Title: ISIM: Iterative Self-Improved Model for Weakly Supervised Segmentation
- Title(参考訳): ISIM:弱修正セグメンテーションのための反復自己改善モデル
- Authors: Cenk Bircanoglu, Nafiz Arica
- Abstract要約: Weakly Supervised Semantic Conditional (WSSS)は,クラスレベルのラベルからセグメンテーションラベルを学習するための課題である。
修正エンコーダデコーダに基づくセグメンテーションモデルにおいて,反復的アプローチを用いたフレームワークを提案する。
DeepLabv3とUNetモデルで実施された実験では、Pascal VOC12データセットが大幅に向上している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.34265828682659694
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Weakly Supervised Semantic Segmentation (WSSS) is a challenging task aiming
to learn the segmentation labels from class-level labels. In the literature,
exploiting the information obtained from Class Activation Maps (CAMs) is widely
used for WSSS studies. However, as CAMs are obtained from a classification
network, they are interested in the most discriminative parts of the objects,
producing non-complete prior information for segmentation tasks. In this study,
to obtain more coherent CAMs with segmentation labels, we propose a framework
that employs an iterative approach in a modified encoder-decoder-based
segmentation model, which simultaneously supports classification and
segmentation tasks. As no ground-truth segmentation labels are given, the same
model also generates the pseudo-segmentation labels with the help of dense
Conditional Random Fields (dCRF). As a result, the proposed framework becomes
an iterative self-improved model. The experiments performed with DeepLabv3 and
UNet models show a significant gain on the Pascal VOC12 dataset, and the
DeepLabv3 application increases the current state-of-the-art metric by %2.5.
The implementation associated with the experiments can be found:
https://github.com/cenkbircanoglu/isim.
- Abstract(参考訳): Weakly Supervised Semantic Segmentation (WSSS)は,クラスレベルのラベルからセグメンテーションラベルを学習するための課題である。
文献では、クラス活性化マップ(CAM)から得られる情報を活用することがWSSS研究に広く利用されている。
しかし、CAMは分類ネットワークから得られるため、オブジェクトの最も識別性の高い部分に興味を持ち、セグメンテーションタスクの非完全事前情報を生成する。
本研究では,セグメンテーションラベルとよりコヒーレントなCAMを得るために,修正エンコーダ-デコーダ-ベースセグメンテーションモデルに反復的アプローチを用いたフレームワークを提案し,同時に分類とセグメンテーションタスクをサポートする。
基底トラストのセグメンテーションラベルは付与されないため、同じモデルが密度条件ランダムフィールド(dCRF)の助けを借りて擬似セグメンテーションラベルを生成する。
その結果,提案手法は反復的な自己改善モデルとなった。
DeepLabv3とUNetモデルで実施された実験では、Pascal VOC12データセットが大幅に向上し、DeepLabv3アプリケーションは現在の最先端メトリックを2.5%向上させた。
実験に関連する実装は、https://github.com/cenkbircanoglu/isimである。
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