論文の概要: Iterative Few-shot Semantic Segmentation from Image Label Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05646v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 01:48:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 16:37:57.766352
• Title: Iterative Few-shot Semantic Segmentation from Image Label Text
• Title（参考訳）: 画像ラベルテキストからの反復的少数ショット意味セグメンテーション
• Authors: Haohan Wang, Liang Liu, Wuhao Zhang, Jiangning Zhang, Zhenye Gan, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Haoqian Wang
• Abstract要約: ほとんどショットのセマンティックセマンティックセマンティクスは、いくつかのサポートイメージのガイダンスで、目に見えないクラスオブジェクトのセマンティクスを学ぶことを目的としている。 本稿では、強力な視覚言語モデルCLIPの助けを借りて、粗いマスクを生成するための一般的なフレームワークを提案する。 本手法は,野生および珍しいクラスの画像に対して,優れた一般化能力を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.53926941601841
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot semantic segmentation aims to learn to segment unseen class objects with the guidance of only a few support images. Most previous methods rely on the pixel-level label of support images. In this paper, we focus on a more challenging setting, in which only the image-level labels are available. We propose a general framework to firstly generate coarse masks with the help of the powerful vision-language model CLIP, and then iteratively and mutually refine the mask predictions of support and query images. Extensive experiments on PASCAL-5i and COCO-20i datasets demonstrate that our method not only outperforms the state-of-the-art weakly supervised approaches by a significant margin, but also achieves comparable or better results to recent supervised methods. Moreover, our method owns an excellent generalization ability for the images in the wild and uncommon classes. Code will be available at https://github.com/Whileherham/IMR-HSNet.
• Abstract（参考訳）: 少数ショットのセマンティクスセグメンテーションは、わずか数枚のサポートイメージのガイダンスで、目に見えないクラスオブジェクトのセグメンテーションを学ぶことを目的としている。 以前の方法のほとんどは、サポートイメージのピクセルレベルラベルに依存している。 本稿では,画像レベルのラベルのみを利用できる,より困難な設定に焦点をあてる。 本稿では、まず、強力な視覚言語モデルCLIPの助けを借りて粗いマスクを生成するための一般的なフレームワークを提案し、次に、サポートおよびクエリ画像のマスク予測を反復的かつ相互に洗練する。 PASCAL-5iとCOCO-20iデータセットの大規模な実験により、我々の手法は最先端の弱い教師付きアプローチをかなりのマージンで上回るだけでなく、最近の教師付き手法に匹敵する、あるいはより良い結果をもたらすことを示した。 さらに,本手法は,野生・珍しいクラスの画像に対して優れた一般化能力を有する。 コードはhttps://github.com/whileherham/imr-hsnetで入手できる。

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