論文の概要: SILOP: An Automated Framework for Semantic Segmentation Using Image Labels Based on Object Perimeters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07892v3
• Date: Mon, 8 May 2023 08:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 21:06:37.002777
• Title: SILOP: An Automated Framework for Semantic Segmentation Using Image Labels Based on Object Perimeters
• Title（参考訳）: SILOP:オブジェクト周辺をベースとした画像ラベルを用いたセマンティックセグメンテーション自動化フレームワーク
• Authors: Erik Ostrowski and Bharath Srinivas Prabakaran and Muhammad Shafique
• Abstract要約: 本稿では,サリエンシ向上のためにオブジェクト周辺計を用いた追加モジュールを導入するフレームワークを提案する。 我々の新しいPerimeterFitモジュールは、ピクセル類似性に基づくネットワークを使用する前に、CAM予測を事前に再定義するために適用されます。 このようにして、我々のPerimeterFitは、偽陰率を同時に改善しながら、CAM予測の品質を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.693197342734152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Achieving high-quality semantic segmentation predictions using only image-level labels enables a new level of real-world applicability. Although state-of-the-art networks deliver reliable predictions, the amount of handcrafted pixel-wise annotations to enable these results are not feasible in many real-world applications. Hence, several works have already targeted this bottleneck, using classifier-based networks like Class Activation Maps~\cite{CAM} (CAMs) as a base. Addressing CAM's weaknesses of fuzzy borders and incomplete predictions, state-of-the-art approaches rely only on adding regulations to the classifier loss or using pixel-similarity-based refinement after the fact. We propose a framework that introduces an additional module using object perimeters for improved saliency. We define object perimeter information as the line separating the object and background. Our new PerimeterFit module will be applied to pre-refine the CAM predictions before using the pixel-similarity-based network. In this way, our PerimeterFit increases the quality of the CAM prediction while simultaneously improving the false negative rate. We investigated a wide range of state-of-the-art unsupervised semantic segmentation networks and edge detection techniques to create useful perimeter maps, which enable our framework to predict object locations with sharper perimeters. We achieved up to 1.5% improvement over frameworks without our PerimeterFit module. We conduct an exhaustive analysis to illustrate that SILOP enhances existing state-of-the-art frameworks for image-level-based semantic segmentation. The framework is open-source and accessible online at https://github.com/ErikOstrowski/SILOP.
• Abstract（参考訳）: 画像レベルラベルのみを使用して高品質な意味セグメンテーション予測を実現することで、新しいレベルの現実世界の適用性が実現される。 最先端のネットワークは信頼性の高い予測を提供するが、これらの結果を実現するための手作りのピクセルワイドアノテーションの量は、現実の多くのアプリケーションでは実現不可能である。 そのため、クラスアクティベーションマップ~\cite{CAM} (CAMs)のような分類器ベースのネットワークをベースとして、いくつかの研究がすでにこのボトルネックをターゲットにしている。 CAMのファジィ境界の弱点と不完全な予測に対処するために、最先端のアプローチは、分類器の損失に規則を追加することや、その後にピクセル類似性に基づく改善を使用することにのみ依存する。 本稿では,サリエンシ向上のためにオブジェクト周辺計を用いた追加モジュールを導入するフレームワークを提案する。 オブジェクトと背景を分離する行として、オブジェクト周辺情報を定義します。 我々の新しいPerimeterFitモジュールは、ピクセル類似性に基づくネットワークを使用する前に、CAM予測を事前に再定義する。 このようにして、我々のPerimeterFitは、偽陰率を同時に改善しながら、CAM予測の品質を向上させる。 我々は,最先端の非教師付きセマンティックセグメンテーションネットワークとエッジ検出手法を幅広く検討し,よりシャープな周辺空間で物体の位置を予測できるようにした。 perimeterfitモジュールを使わずにフレームワークを1.5%改善しました。 画像レベルのセマンティクスセグメンテーションのための既存の最先端フレームワークをsilopが強化することを示すために,徹底的な分析を行う。 フレームワークはオープンソースで、https://github.com/ErikOstrowski/SILOP.comでオンラインでアクセス可能である。

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