論文の概要: DiffusionInst: Diffusion Model for Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02773v2
• Date: Wed, 7 Dec 2022 10:28:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 16:08:35.208004
• Title: DiffusionInst: Diffusion Model for Instance Segmentation
• Title（参考訳）: DiffusionInst: インスタンス分割のための拡散モデル
• Authors: Zhangxuan Gu and Haoxing Chen and Zhuoer Xu and Jun Lan and Changhua Meng and Weiqiang Wang
• Abstract要約: DiffusionInstはインスタンスをインスタンス認識フィルタとして表現する新しいフレームワークである。 RPNからの誘導バイアスを伴わずに、ノイズの多い基底構造を逆転するように訓練されている。 既存のインスタンスセグメンテーションモデルと比較して、競争力のあるパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.438504077368936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, diffusion frameworks have achieved comparable performance with previous state-of-the-art image generation models. Researchers are curious about its variants in discriminative tasks because of its powerful noise-to-image denoising pipeline. This paper proposes DiffusionInst, a novel framework that represents instances as instance-aware filters and formulates instance segmentation as a noise-to-filter denoising process. The model is trained to reverse the noisy groundtruth without any inductive bias from RPN. During inference, it takes a randomly generated filter as input and outputs mask in one-step or multi-step denoising. Extensive experimental results on COCO and LVIS show that DiffusionInst achieves competitive performance compared to existing instance segmentation models. We hope our work could serve as a simple yet effective baseline, which could inspire designing more efficient diffusion frameworks for challenging discriminative tasks. Our code is available in https://github.com/chenhaoxing/DiffusionInst.
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散フレームワークは従来の最先端画像生成モデルと同等の性能を達成している。 研究者は、その強力なノイズから画像へのデノイジングパイプラインのために、識別タスクでその変種に興味を持っている。 本稿では,インスタンスをインスタンス認識フィルタとして表現し,ノイズからフィルタへの分節化プロセスとしてインスタンスセグメンテーションを定式化する新しいフレームワークであるdiffenceinstを提案する。 このモデルは、RPNからの誘導バイアスを伴わずにノイズの多い基底を逆転するように訓練されている。 推論中、ランダムに生成されたフィルタを入力として取り出し、1ステップまたは複数ステップでマスクを出力する。 COCOとLVISの大規模な実験結果から、DiffusionInstは既存のインスタンスセグメンテーションモデルと比較して競争性能が向上することが示された。 私たちの仕事はシンプルで効果的なベースラインとして機能し、差別的タスクに挑戦するためにより効率的な拡散フレームワークを設計するきっかけになることを期待しています。 私たちのコードはhttps://github.com/chenhaoxing/diffusioninstで利用可能です。

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