Fugu-MT 論文翻訳(概要): Active Coarse-to-Fine Segmentation of Moveable Parts from Real Images

論文の概要: Active Coarse-to-Fine Segmentation of Moveable Parts from Real Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11530v2
Date: Mon, 27 Nov 2023 23:54:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-01 04:02:15.904560
Title: Active Coarse-to-Fine Segmentation of Moveable Parts from Real Images
Title（参考訳）: 実画像からの移動可能部分のアクティブ粗粒分割
Authors: Ruiqi Wang, Akshay Gadi Patil, Fenggen Yu, Hao Zhang
Abstract要約: 実屋内シーンのRGB画像から移動可能な部分の高精度なインスタンス分割を行うための,最初のアクティブラーニングフレームワークを提案する。提案手法は,実画像上でのセマンティックラベルを用いた完全精度(96%以上)のセグメンテーション結果を実現する。最終的に、2,550枚の実際の写真に注釈付き可動部品を付けたデータセットを寄贈し、現在のベストな代替品よりも優れた品質と多様性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.132573068344804
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce the first active learning (AL) framework for high-accuracy instance segmentation of moveable parts from RGB images of real indoor scenes. As with most human-in-the-loop approaches, the key criterion for success in AL is to minimize human effort while still attaining high performance. To this end, we employ a transformer that utilizes a masked-attention mechanism to supervise the active segmentation. To enhance the network tailored to moveable parts, we introduce a coarse-to-fine AL approach which first uses an object-aware masked attention and then a pose-aware one, leveraging the hierarchical nature of the problem and a correlation between moveable parts and object poses and interaction directions. Our method achieves close to fully accurate (96% and higher) segmentation results, with semantic labels, on real images, with 82% time saving over manual effort, where the training data consists of only 11.45% annotated real photographs. At last, we contribute a dataset of 2,550 real photographs with annotated moveable parts, demonstrating its superior quality and diversity over the current best alternatives.
Abstract（参考訳）: 実屋内シーンのRGB画像から移動可能な部分の高精度なインスタンスセグメンテーションを実現するための,最初のアクティブラーニング(AL)フレームワークを提案する。 ALの成功の鍵となる基準は、ハイパフォーマンスを保ちながら人間の努力を最小限に抑えることである。この目的のために,マスキング・アテンション機構を用いた変圧器を用いて,アクティブセグメンテーションの監視を行う。移動可能な部品に合わせたネットワークを強化するため,まずオブジェクト認識型マスマスキングとポーズ認識型アプローチを導入し,その階層的性質と移動可能な部品とオブジェクトのポーズと相互作用方向の相関性を利用した。本手法は,実画像上で意味ラベルを用いた完全な精度 (96%以上) のセグメンテーション結果が得られ,手作業で82%の時間を節約できる。最終的に、2,550枚の実際の写真に注釈付き可動部品を付加し、現在のベストな代替品よりも優れた品質と多様性を示す。

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