論文の概要: Hierarchical Dense Correlation Distillation for Few-Shot Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14652v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 08:13:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 18:19:19.668486
• Title: Hierarchical Dense Correlation Distillation for Few-Shot Segmentation
• Title（参考訳）: フラストショットセグメンテーションのための階層的密度相関蒸留法
• Authors: Bohao Peng, Zhuotao Tian, Xiaoyang Wu, Chenyao Wang, Shu Liu, Jingyong Su, Jiaya Jia
• Abstract要約: Few-shot semantic segmentation (FSS) は、いくつかのアノテーションだけで見えないクラスをセグメンテーションするクラスに依存しないモデルを構築することを目的としている。 我々は、トランスアーキテクチャに基づく階層的分離マッチングネットワーク(HDMNet)マイニングピクセルレベルのサポート相関を設計する。 本稿では,列車セットの過度適合を低減し,粗い分解から意味対応を生かした相関蒸留を導入し,細粒度セグメンテーションを向上するマッチングモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.696051965252934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot semantic segmentation (FSS) aims to form class-agnostic models segmenting unseen classes with only a handful of annotations. Previous methods limited to the semantic feature and prototype representation suffer from coarse segmentation granularity and train-set overfitting. In this work, we design Hierarchically Decoupled Matching Network (HDMNet) mining pixel-level support correlation based on the transformer architecture. The self-attention modules are used to assist in establishing hierarchical dense features, as a means to accomplish the cascade matching between query and support features. Moreover, we propose a matching module to reduce train-set overfitting and introduce correlation distillation leveraging semantic correspondence from coarse resolution to boost fine-grained segmentation. Our method performs decently in experiments. We achieve $50.0\%$ mIoU on \coco~dataset one-shot setting and $56.0\%$ on five-shot segmentation, respectively.
• Abstract（参考訳）: few-shot semantic segmentation (fss) は、わずか一握りのアノテーションでクラスに依存しないクラスをセグメンテーションすることを目的としている。 セマンティクスの特徴とプロトタイプ表現に限定された以前の手法では、粗いセグメンテーションの粒度と列車のセットオーバーフィッティングに苦しむ。 本研究では,トランスアーキテクチャに基づく階層型デカップリングマッチングネットワーク(HDMNet)マイニングピクセルレベルのサポート相関を設計する。 セルフアテンションモジュールは、クエリとサポート機能のカスケードマッチングを実現する手段として、階層的な密集した機能を確立するのに役立つ。 さらに,列車セットの過度適合を低減し,粗解からの意味対応を利用した相関蒸留を導入し,きめ細かなセグメンテーションを促進するためのマッチングモジュールを提案する。 我々の手法は実験で十分に機能する。 私たちは、coco~dataset one-shot設定で50.0\%$ miouと5-shotセグメンテーションで56.0\%$をそれぞれ達成しました。

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