論文の概要: ENInst: Enhancing Weakly-supervised Low-shot Instance Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09765v3
- Date: Mon, 31 Jul 2023 03:05:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 23:36:13.111312
- Title: ENInst: Enhancing Weakly-supervised Low-shot Instance Segmentation
- Title（参考訳）: ENInst: 弱教師付きローショットインスタンスセグメンテーションの強化
- Authors: Moon Ye-Bin, Dongmin Choi, Yongjin Kwon, Junsik Kim, Tae-Hyun Oh
- Abstract要約: 我々は,新しいクラスを効果的に扱うためのアノテーション効率のよい訓練手法である,弱教師付きローショットインスタンスセグメンテーションに対処する。
私たちのENInstは、既存の完全に教師されたいくつかのショットモデルに匹敵するパフォーマンスを達成する上で、7.5倍の効率を実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.621454800084724
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We address a weakly-supervised low-shot instance segmentation, an
annotation-efficient training method to deal with novel classes effectively.
Since it is an under-explored problem, we first investigate the difficulty of
the problem and identify the performance bottleneck by conducting systematic
analyses of model components and individual sub-tasks with a simple baseline
model. Based on the analyses, we propose ENInst with sub-task enhancement
methods: instance-wise mask refinement for enhancing pixel localization quality
and novel classifier composition for improving classification accuracy. Our
proposed method lifts the overall performance by enhancing the performance of
each sub-task. We demonstrate that our ENInst is 7.5 times more efficient in
achieving comparable performance to the existing fully-supervised few-shot
models and even outperforms them at times.
- Abstract（参考訳）: 我々は,新しいクラスを効果的に扱うためのアノテーション効率のよい訓練手法である,弱教師付きローショットインスタンスセグメンテーションに対処する。
まず,問題の難易度を調査し,単純なベースラインモデルを用いてモデルコンポーネントと個々のサブタスクの系統的分析を行い,性能ボトルネックを特定する。
そこで本研究では,画素の局在性向上のためのインスタンスワイズマスク改良法と,分類精度向上のための新しい分類器構成法を提案する。
提案手法は,各サブタスクの性能を向上させることで全体の性能を高める。
ENInstは、既存の完全に教師されたいくつかのショットモデルに匹敵するパフォーマンスを達成する上で、7.5倍の効率を示します。
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