論文の概要: MSI: Maximize Support-Set Information for Few-Shot Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04673v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 05:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 15:13:00.289608
• Title: MSI: Maximize Support-Set Information for Few-Shot Segmentation
• Title（参考訳）: MSI:Few-Shotセグメンテーションのためのサポートセット情報の最大化
• Authors: Seonghyeon Moon, Samuel S. Sohn, Honglu Zhou, Sejong Yoon, Vladimir Pavlovic, Muhammad Haris Khan, Mubbasir Kapadia
• Abstract要約: FSS(Few-shot segmentation)は、少数のラベル付きイメージ(Setをサポートする)でターゲットクラスをセグメンテーションすることを目的としている。 対象クラスに関連する情報を抽出するために、FSSベースラインを最良に実行するための支配的なアプローチは、サポートマスクを使用して背景特徴を除去する。 超相関写像を生成するために2つの相補的特徴源を利用することにより,サポートセット情報を最大化する新しい手法(MSI)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.868509515540485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: FSS(Few-shot segmentation)~aims to segment a target class with a small number of labeled images (support Set). To extract information relevant to target class, a dominant approach in best performing FSS baselines removes background features using support mask. We observe that this support mask presents an information bottleneck in several challenging FSS cases e.g., for small targets and/or inaccurate target boundaries. To this end, we present a novel method (MSI), which maximizes the support-set information by exploiting two complementary source of features in generating super correlation maps. We validate the effectiveness of our approach by instantiating it into three recent and strong FSS baselines. Experimental results on several publicly available FSS benchmarks show that our proposed method consistently improves the performance by visible margins and allows faster convergence. Our codes and models will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: FSS(Few-shot segmentation)~ターゲットクラスを少数のラベル付きイメージ(Setをサポートする)でセグメント化する。 対象クラスに関連する情報を抽出するために、FSSベースラインを最良に実行するための支配的なアプローチは、サポートマスクを使用して背景特徴を除去する。 我々は,このサポートマスクが,fssの課題である小目標や不正確な目標境界などにおいて,情報のボトルネックとなっていることを確認した。 そこで本研究では,2つの相補的特徴源を利用して,超相関マップを生成することで,サポートセット情報を最大化する手法を提案する。 提案手法の有効性を最近の3つのFSSベースラインにインスタンス化することで検証する。 FSSベンチマークによる実験結果から,提案手法は目に見えるマージンによって連続的に性能を向上し,より高速な収束を可能にすることが示された。 私たちのコードとモデルは公開されます。

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