論文の概要: SIM: Semantic-aware Instance Mask Generation for Box-Supervised Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08578v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 05:59:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:50:38.417073
• Title: SIM: Semantic-aware Instance Mask Generation for Box-Supervised Instance Segmentation
• Title（参考訳）: SIM:Box Supervised Instance Segmentationのための意味認識型インスタンスマスク生成
• Authors: Ruihuang Li, Chenhang He, Yabin Zhang, Shuai Li, Liyi Chen, Lei Zhang
• Abstract要約: 本稿では,セマンティック・アウェア・インスタンス・マスク(SIM)生成パラダイムを開発することによって,新しいボックス管理型インスタンス・セグメンテーション手法を提案する。 セマンティック・アウェア・プロトタイプは,同じセマンティクスの異なるインスタンスを区別できないことを考慮し,自己補正機構を提案する。 実験結果から,提案手法が他の最先端手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.930296667684125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised instance segmentation using only bounding box annotations has recently attracted much research attention. Most of the current efforts leverage low-level image features as extra supervision without explicitly exploiting the high-level semantic information of the objects, which will become ineffective when the foreground objects have similar appearances to the background or other objects nearby. We propose a new box-supervised instance segmentation approach by developing a Semantic-aware Instance Mask (SIM) generation paradigm. Instead of heavily relying on local pair-wise affinities among neighboring pixels, we construct a group of category-wise feature centroids as prototypes to identify foreground objects and assign them semantic-level pseudo labels. Considering that the semantic-aware prototypes cannot distinguish different instances of the same semantics, we propose a self-correction mechanism to rectify the falsely activated regions while enhancing the correct ones. Furthermore, to handle the occlusions between objects, we tailor the Copy-Paste operation for the weakly-supervised instance segmentation task to augment challenging training data. Extensive experimental results demonstrate the superiority of our proposed SIM approach over other state-of-the-art methods. The source code: https://github.com/lslrh/SIM.
• Abstract（参考訳）: 境界ボックスアノテーションのみを使用した弱教師付きインスタンスセグメンテーションは、最近多くの研究の注目を集めている。 現在の取り組みの多くは、オブジェクトの高レベルなセマンティック情報を明示的に活用することなく、低レベルの画像の特徴を余分な監視として活用している。 本論文では,semantic-aware instance mask (sim) 生成パラダイムを考案し,ボックス教師付きインスタンスセグメンテーション手法を提案する。 隣接画素間の局所的なペアワイズ親和性に強く依存する代わりに、前景オブジェクトを識別し、意味レベルの擬似ラベルを割り当てるプロトタイプとして、カテゴリワイズ機能センタロイドのグループを構築します。 セマンティック・アウェア・プロトタイプは同一意味論の異なるインスタンスを区別できないことを考慮し, 偽活性化領域を補正する自己補正機構を提案する。 さらに,オブジェクト間のオクルージョンを処理するために,弱教師付きインスタンスセグメンテーションタスクのコピーペースト操作を調整し,挑戦的なトレーニングデータを強化する。 実験結果から,提案手法が他の最先端手法よりも優れていることを示す。 ソースコードはhttps://github.com/lslrh/SIM。

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