論文の概要: DeepCut: Unsupervised Segmentation using Graph Neural Networks Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05853v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 12:31:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 14:49:37.701546
• Title: DeepCut: Unsupervised Segmentation using Graph Neural Networks Clustering
• Title（参考訳）: DeepCut: グラフニューラルネットワーククラスタリングによる教師なしセグメンテーション
• Authors: Amit Aflalo, Shai Bagon, Tamar Kashti, Yonina eldar
• Abstract要約: 我々は、従来のクラスタリングアルゴリズムを、同じクラスタリング目的関数を達成するために訓練された軽量グラフニューラルネットワーク(GNN)に置き換える。 提案手法をオブジェクトの局所化,セグメンテーション,セグメンテーション,セグメンテーションタスクに適用し,複数のベンチマーク上での最先端性能を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9543236234310022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image segmentation is a fundamental task in computer vision. Data annotation for training supervised methods can be labor-intensive, motivating unsupervised methods. Some existing approaches extract deep features from pre-trained networks and build a graph to apply classical clustering methods (e.g., $k$-means and normalized-cuts) as a post-processing stage. These techniques reduce the high-dimensional information encoded in the features to pair-wise scalar affinities. In this work, we replace classical clustering algorithms with a lightweight Graph Neural Network (GNN) trained to achieve the same clustering objective function. However, in contrast to existing approaches, we feed the GNN not only the pair-wise affinities between local image features but also the raw features themselves. Maintaining this connection between the raw feature and the clustering goal allows to perform part semantic segmentation implicitly, without requiring additional post-processing steps. We demonstrate how classical clustering objectives can be formulated as self-supervised loss functions for training our image segmentation GNN. Additionally, we use the Correlation-Clustering (CC) objective to perform clustering without defining the number of clusters ($k$-less clustering). We apply the proposed method for object localization, segmentation, and semantic part segmentation tasks, surpassing state-of-the-art performance on multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 画像分割はコンピュータビジョンの基本課題である。 教師なしメソッドをトレーニングするためのデータアノテーションは労働集約的であり、教師なしメソッドを動機付ける。 既存のアプローチでは、事前訓練されたネットワークから深い特徴を抽出し、グラフを構築して古典的なクラスタリング手法(例えば、$k$-meansや正規化-cuts)を後処理の段階として適用する。 これらの手法は特徴量に符号化された高次元情報をペアワイズスカラー親和性に還元する。 本研究では、従来のクラスタリングアルゴリズムを、同じクラスタリング目的関数を達成するために訓練された軽量グラフニューラルネットワーク(GNN)に置き換える。 しかし、既存のアプローチとは対照的に、GNNはローカルな画像特徴間のペアの親和性だけでなく、生の特徴自体も与えている。 生の機能とクラスタリング目標の間のこの接続を維持することで、追加の処理ステップを必要とせずに、部分的なセマンティクスセグメンテーションを暗黙的に実行することができる。 画像セグメンテーションGNNを学習するための自己教師付き損失関数として,古典的クラスタリングの目的を定式化する方法を示す。 さらに、相関クラスタリング(CC)の目的を使ってクラスタ数を定義せずにクラスタリングを行う(k$lessクラスタリング)。 提案手法は,複数のベンチマークにおいて最先端性能を上回って,オブジェクトのローカライゼーション,セグメンテーション,セマンティクス部分セグメンテーションタスクに適用する。

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