論文の概要: Class Enhancement Losses with Pseudo Labels for Zero-shot Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07336v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 06:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 16:35:27.184384
• Title: Class Enhancement Losses with Pseudo Labels for Zero-shot Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ゼロショットセマンティクスセグメンテーションのための擬似ラベルを用いたクラス拡張損失
• Authors: Son Duy Dao, Hengcan Shi, Dinh Phung, Jianfei Cai
• Abstract要約: マスクの提案モデルは、ゼロショットセマンティックセグメンテーションの性能を大幅に改善した。 トレーニング中にバックグラウンドを埋め込むことは問題であり、結果として得られたモデルが過剰に学習し、正しいラベルではなく、すべての見えないクラスをバックグラウンドクラスとして割り当てる傾向がある。 本稿では,学習中の背景埋め込みの使用を回避し,テキスト埋め込みとマスク提案のセマンティックな関係を類似度スコアのランク付けにより活用する新しいクラス拡張損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.09476732999614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent mask proposal models have significantly improved the performance of zero-shot semantic segmentation. However, the use of a `background' embedding during training in these methods is problematic as the resulting model tends to over-learn and assign all unseen classes as the background class instead of their correct labels. Furthermore, they ignore the semantic relationship of text embeddings, which arguably can be highly informative for zero-shot prediction as seen classes may have close relationship with unseen classes. To this end, this paper proposes novel class enhancement losses to bypass the use of the background embbedding during training, and simultaneously exploit the semantic relationship between text embeddings and mask proposals by ranking the similarity scores. To further capture the relationship between seen and unseen classes, we propose an effective pseudo label generation pipeline using pretrained vision-language model. Extensive experiments on several benchmark datasets show that our method achieves overall the best performance for zero-shot semantic segmentation. Our method is flexible, and can also be applied to the challenging open-vocabulary semantic segmentation problem.
• Abstract（参考訳）: 最近のマスク提案モデルは、ゼロショットセマンティックセグメンテーションの性能を大幅に改善した。 しかし、これらのメソッドのトレーニング中に‘バックグラウンド’埋め込みを使用することは問題であり、結果として得られるモデルは、正しいラベルではなく、すべての未発見のクラスをバックグラウンドクラスとして過剰に学習し割り当てる傾向がある。 さらに, テキスト埋め込みのセマンティックな関係を無視し, 目に見えないクラスと密接な関係を持つため, ゼロショット予測に極めて有益であると考えられる。 そこで本稿では,学習中の背景エンベディングを回避し,類似度スコアをランク付けすることで,テキスト埋め込みとマスク提案間の意味的関係を同時に活用する新しいクラス拡張損失を提案する。 そこで本研究では,視覚言語モデルを用いた効果的な擬似ラベル生成パイプラインを提案する。 いくつかのベンチマークデータセットにおける広範囲な実験により,ゼロショットセマンティクスセグメンテーションの総合的性能が得られた。 本手法は柔軟であり,オープン語彙セマンティックセグメンテーション問題にも適用可能である。

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