論文の概要: Zero-Shot Semantic Segmentation with Decoupled One-Pass Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01198v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 17:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 14:07:23.486953
• Title: Zero-Shot Semantic Segmentation with Decoupled One-Pass Network
• Title（参考訳）: デカップリングワンパスネットワークを用いたゼロショットセマンティクスセグメンテーション
• Authors: Cong Han, Yujie Zhong, Dengjie Li, Kai Han, Lin Ma
• Abstract要約: 入力画像の視覚言語モデルに1つのパスしか必要としないネットワークを提案する。 本稿ではまず,事前学習した視覚エンコーダにおけるパッチ埋め込み間の有害な干渉を抑制するために,パッチ重大度と呼ばれる新しいネットワーク適応手法を提案する。 そこで我々は,ネットワークがより差別的な特徴に着目するよう促すために,分類アンカー学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.97153244517095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the zero-shot semantic segmentation problem has attracted increasing attention, and the best performing methods are based on two-stream networks: one stream for proposal mask generation and the other for segment classification using a pre-trained visual-language model. However, existing two-stream methods require passing a great number of (up to a hundred) image crops into the visuallanguage model, which is highly inefficient. To address the problem, we propose a network that only needs a single pass through the visual-language model for each input image. Specifically, we first propose a novel network adaptation approach, termed patch severance, to restrict the harmful interference between the patch embeddings in the pre-trained visual encoder. We then propose classification anchor learning to encourage the network to spatially focus on more discriminative features for classification. Extensive experiments demonstrate that the proposed method achieves outstanding performance, surpassing state-of-theart methods while being 4 to 7 times faster at inference. We release our code at https://github.com/CongHan0808/DeOP.git.
• Abstract（参考訳）: 近年,ゼロショット意味セグメンテーション問題に注目が集まっており,提案マスク生成のためのストリームと事前学習されたビジュアル言語モデルを用いたセグメンテーション分類という,2つのストリームネットワークに基づく手法が最適である。 しかし、既存の2ストリーム手法では、非常に非効率な視覚言語モデルに大量の(最大100まで)画像作物を渡す必要がある。 この問題に対処するために、入力画像ごとに視覚言語モデルに1回だけパスする必要のあるネットワークを提案する。 具体的には,まず,事前学習した視覚エンコーダ内のパッチ埋め込み間の有害干渉を制限するために,パッチ切断と呼ぶ新しいネットワーク適応手法を提案する。 そこで我々は,ネットワークがより差別的な特徴に着目するように,分類アンカー学習を提案する。 実験の結果,提案手法は最先端の手法を4倍から7倍の速さで上回り,優れた性能を発揮することが示された。 コードをhttps://github.com/CongHan0808/DeOP.gitでリリースします。

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