論文の概要: Framework-agnostic Semantically-aware Global Reasoning for Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03338v2
• Date: Wed, 17 Apr 2024 23:02:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 21:00:27.868809
• Title: Framework-agnostic Semantically-aware Global Reasoning for Segmentation
• Title（参考訳）: セグメンテーションのためのフレームワークに依存しない意味論的グローバル推論
• Authors: Mir Rayat Imtiaz Hossain, Leonid Sigal, James J. Little,
• Abstract要約: 本稿では,画像特徴を潜在表現に投影し,それら間の関係を推論するコンポーネントを提案する。 我々の設計では、活性化領域が空間的に不整合であることを保証することにより、潜在領域が意味概念を表現することを奨励している。 潜在トークンはセマンティックに解釈可能で多様性があり、下流タスクに転送可能な豊富な機能セットを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.69187816377079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in pixel-level tasks (e.g. segmentation) illustrate the benefit of of long-range interactions between aggregated region-based representations that can enhance local features. However, such aggregated representations, often in the form of attention, fail to model the underlying semantics of the scene (e.g. individual objects and, by extension, their interactions). In this work, we address the issue by proposing a component that learns to project image features into latent representations and reason between them using a transformer encoder to generate contextualized and scene-consistent representations which are fused with original image features. Our design encourages the latent regions to represent semantic concepts by ensuring that the activated regions are spatially disjoint and the union of such regions corresponds to a connected object segment. The proposed semantic global reasoning (SGR) component is end-to-end trainable and can be easily added to a wide variety of backbones (CNN or transformer-based) and segmentation heads (per-pixel or mask classification) to consistently improve the segmentation results on different datasets. In addition, our latent tokens are semantically interpretable and diverse and provide a rich set of features that can be transferred to downstream tasks like object detection and segmentation, with improved performance. Furthermore, we also proposed metrics to quantify the semantics of latent tokens at both class \& instance level.
• Abstract（参考訳）: 近年のピクセルレベルタスク(egセグメンテーション)の進歩は、局所的特徴を高めることができる集約された領域ベース表現間の長距離相互作用の利点を示している。 しかしながら、このような集約された表現は、しばしば注意の形で、シーンの根底にある意味論(例えば、個々のオブジェクトと、その相互作用によって)をモデル化することができない。 本研究では,画像特徴を潜在表現に投影することを学ぶコンポーネントを提案するとともに,トランスフォーマーエンコーダを用いて,元の画像特徴と融合したコンテキスト化およびシーン一貫性のある表現を生成することによって,その課題に対処する。 我々の設計では、活性化領域が空間的に不整合であり、そのような領域の結合が連結対象セグメントに対応することを保証することにより、潜在領域が意味概念を表現することを奨励している。 提案したセマンティックグローバル推論(SGR)コンポーネントは、エンドツーエンドのトレーニングが可能で、さまざまなバックボーン(CNNまたはトランスフォーマーベース)とセグメンテーションヘッド(ピクセル単位またはマスク分類)に簡単に追加でき、異なるデータセットのセグメンテーション結果を一貫して改善することができる。 さらに、潜在トークンはセマンティックに解釈可能で多様性があり、オブジェクト検出やセグメンテーションといった下流タスクに転送可能な豊富な機能セットを提供し、パフォーマンスを改善しています。 さらに,クラスとインスタンスの両レベルで潜在トークンの意味を定量化する指標も提案した。

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