論文の概要: SASFormer: Transformers for Sparsely Annotated Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02019v2
• Date: Tue, 6 Dec 2022 16:31:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 13:19:27.854601
• Title: SASFormer: Transformers for Sparsely Annotated Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: sasformer:sparsely annotated semantic segmentationのためのトランスフォーマー
• Authors: Hui Su, Yue Ye, Wei Hua, Lechao Cheng, Mingli Song
• Abstract要約: 本稿では,SASFormer と呼ばれるセグフォーマをベースとした,シンプルで効果的なスパースアノテートセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。 具体的には、まず階層的なパッチアテンションマップを生成し、それをネットワーク予測に乗じて、有効なラベルで分離された相関領域を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.758672633271956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation based on sparse annotation has advanced in recent years. It labels only part of each object in the image, leaving the remainder unlabeled. Most of the existing approaches are time-consuming and often necessitate a multi-stage training strategy. In this work, we propose a simple yet effective sparse annotated semantic segmentation framework based on segformer, dubbed SASFormer, that achieves remarkable performance. Specifically, the framework first generates hierarchical patch attention maps, which are then multiplied by the network predictions to produce correlated regions separated by valid labels. Besides, we also introduce the affinity loss to ensure consistency between the features of correlation results and network predictions. Extensive experiments showcase that our proposed approach is superior to existing methods and achieves cutting-edge performance. The source code is available at \url{https://github.com/su-hui-zz/SASFormer}.
• Abstract（参考訳）: 近年,スパースアノテーションに基づくセマンティックセグメンテーションが進歩している。 画像内の各オブジェクトの一部だけをラベル付けし、残りはラベルなしで残します。 既存のアプローチのほとんどは時間がかかり、多段階のトレーニング戦略を必要とすることが多い。 そこで本研究では,SASFormerと呼ばれるセグフォーマをベースとした,シンプルで効果的なスパースアノテートセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。 具体的には、まず階層的なパッチアテンションマップを生成し、それをネットワーク予測に乗じて、有効なラベルで分離された相関領域を生成する。 また,相関結果の特徴とネットワーク予測の一貫性を確保するために,親和性損失も導入する。 広範な実験により,提案手法が既存手法よりも優れ,最先端性能を実現することを示した。 ソースコードは \url{https://github.com/su-hui-zz/SASFormer} で入手できる。

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