論文の概要: Activating the Discriminability of Novel Classes for Few-shot Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01131v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 12:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 16:58:50.215790
• Title: Activating the Discriminability of Novel Classes for Few-shot Segmentation
• Title（参考訳）: ファウショットセグメンテーションのための新しいクラスの識別可能性の活性化
• Authors: Dianwen Mei, Wei Zhuo, Jiandong Tian, Guangming Lu, Wenjie Pei
• Abstract要約: 本稿では,特徴符号化段階とセグメンテーションの予測段階の両方において,新規クラスの識別可能性を明示的に活性化することを提案する。 セグメンテーションの予測段階では、クエリ画像の高信頼画素を用いて自分自身を洗練できる自己修正オンラインフォアグラウンド分類器(SROFB)を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.542627940781095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the remarkable success of existing methods for few-shot segmentation, there remain two crucial challenges. First, the feature learning for novel classes is suppressed during the training on base classes in that the novel classes are always treated as background. Thus, the semantics of novel classes are not well learned. Second, most of existing methods fail to consider the underlying semantic gap between the support and the query resulting from the representative bias by the scarce support samples. To circumvent these two challenges, we propose to activate the discriminability of novel classes explicitly in both the feature encoding stage and the prediction stage for segmentation. In the feature encoding stage, we design the Semantic-Preserving Feature Learning module (SPFL) to first exploit and then retain the latent semantics contained in the whole input image, especially those in the background that belong to novel classes. In the prediction stage for segmentation, we learn an Self-Refined Online Foreground-Background classifier (SROFB), which is able to refine itself using the high-confidence pixels of query image to facilitate its adaptation to the query image and bridge the support-query semantic gap. Extensive experiments on PASCAL-5$^i$ and COCO-20$^i$ datasets demonstrates the advantages of these two novel designs both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 数発のセグメンテーションで既存の手法が驚くほど成功したにもかかわらず、依然として2つの重要な課題がある。 まず,新しい授業が常に背景として扱われるように,新しい授業の特徴学習を基礎授業の訓練中に抑制する。 したがって、新しいクラスのセマンティクスは十分に学ばない。 第二に、既存のメソッドのほとんどが、サポートの不足による代表バイアスから生じるクエリとサポートの間のセマンティクスギャップを考慮できていない。 これら2つの課題を回避すべく,特徴符号化段階と予測段階の両方において,新規クラスの識別性を明示的に活性化する。 特徴エンコーディングの段階では,まずsemantic-preserving feature learning module (spfl) を設計し,入力画像全体,特に新しいクラスに属する背景に含まれている潜在意味性を保持する。 セグメンテーションの予測段階では,クエリ画像の信頼度の高い画素を用いて自らを洗練し,クエリ画像への適応を容易にし,サポート・クエリ・セマンティクスギャップを橋渡しできる自己改良型オンラインフォアグラウンド・バックグラウンド分類器(srofb)を学習する。 pascal-5$^i$とcoco-20$^i$データセットに関する広範な実験は、これら2つの新しい設計の量的および質的利点を示している。

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