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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04673v3
• Date: Fri, 10 Nov 2023 22:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 22:40:57.072357
• 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: 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して,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。 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,より高速な収束をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.459485560344262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: FSS(Few-shot segmentation) aims to segment a target class using a small number of labeled images(support set). To extract information relevant to the target class, a dominant approach in best-performing FSS methods removes background features using a support mask. We observe that this feature excision through a limiting support mask introduces 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 sources of features to generate super correlation maps. We validate the effectiveness of our approach by instantiating it into three recent and strong FSS methods. Experimental results on several publicly available FSS benchmarks show that our proposed method consistently improves performance by visible margins and leads to faster convergence. Our code and trained models are available at: https://github.com/moonsh/MSI-Maximize-Support-Set-Information
• Abstract（参考訳）: FSS(Few-shot segmentation)は、少数のラベル付きイメージ(サポートセット)を使用してターゲットクラスをセグメント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、最善のfss手法における支配的アプローチは、サポートマスクを用いて背景特徴を除去する。 制限サポートマスクによるこの機能の除去は,fssの課題,例えば,小さなターゲットや不正確なターゲット境界などにおいて,情報のボトルネックをもたらす。 そこで本研究では,2つの補完的特徴源を利用して超相関写像を生成することで,支援集合情報を最大化する新しい手法(msi)を提案する。 提案手法の有効性を,最近の3つの強力なFSS手法に分類して検証する。 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,より高速な収束をもたらすことが示された。 私たちのコードとトレーニングされたモデルは、https://github.com/moonsh/MSI-Maximize-Support-Set-Informationで利用可能です。

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