論文の概要: High-fidelity Pseudo-labels for Boosting Weakly-Supervised Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02621v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 17:43:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 11:57:56.456994
• Title: High-fidelity Pseudo-labels for Boosting Weakly-Supervised Segmentation
• Title（参考訳）: 弱改良セグメンテーション強化のための高忠実擬似ラベル
• Authors: Arvi Jonnarth, Yushan Zhang, Michael Felsberg
• Abstract要約: 近年, 弱教師付きセマンティックセグメンテーション (WSSS) が普及している。 本稿では,従来のWSSS手法を効果的に強化するアドオン手法を提案する。 PASCAL VOCデータセットの実験では、大規模な設定でもパフォーマンスの向上が達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.321459549557527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of image-level weakly-supervised semantic segmentation (WSSS) has gained popularity in recent years, as it reduces the vast data annotation cost for training segmentation models. The typical approach for WSSS involves training an image classification network using global average pooling (GAP) on convolutional feature maps. This enables the estimation of object locations based on class activation maps (CAMs), which identify the importance of image regions. The CAMs are then used to generate pseudo-labels, in the form of segmentation masks, to supervise a segmentation model in the absence of pixel-level ground truth. In case of the SEAM baseline, a previous work proposed to improve CAM learning in two ways: (1) Importance sampling, which is a substitute for GAP, and (2) the feature similarity loss, which utilizes a heuristic that object contours almost exclusively align with color edges in images. In this work, we propose a different probabilistic interpretation of CAMs for these techniques, rendering the likelihood more appropriate than the multinomial posterior. As a result, we propose an add-on method that can boost essentially any previous WSSS method, improving both the region similarity and contour quality of all implemented state-of-the-art baselines. This is demonstrated on a wide variety of baselines on the PASCAL VOC dataset. Experiments on the MS COCO dataset show that performance gains can also be achieved in a large-scale setting. Our code is available at https://github.com/arvijj/hfpl.
• Abstract（参考訳）: 画像レベルの弱い教師付きセマンティックセグメンテーション(wsss)のタスクは、近年、セグメンテーションモデルのトレーニングのための膨大なデータアノテーションコストを削減し、人気が高まっている。 WSSSの典型的なアプローチは、畳み込み特徴マップのグローバル平均プーリング(GAP)を用いた画像分類ネットワークのトレーニングである。 これにより、画像領域の重要性を識別するクラスアクティベーションマップ(CAM)に基づいて、オブジェクトの位置を推定できる。 CAMは、ピクセルレベルの基底真理が欠如しているセグメンテーションモデルを監督するために、セグメンテーションマスクの形で擬似ラベルを生成するために使用される。 SEAMベースラインの場合,(1)GAPの代替品である輸入サンプリング,(2)画像のカラーエッジにほぼ排他的に整合するヒューリスティックな特徴類似性損失の2つの方法により,CAM学習を改善するための先行研究が提案された。 本研究では,これらの手法に対して,camsの確率的解釈を異にする手法を提案する。 その結果,従来のWSSS手法を本質的に強化し,実装されたすべての技術ベースラインの領域類似性と輪郭品質を向上するアドオン手法を提案する。 これはPASCAL VOCデータセットの様々なベースラインで実証される。 MS COCOデータセットの実験では、大規模な環境でもパフォーマンスの向上が達成できる。 私たちのコードはhttps://github.com/arvijj/hfplで利用可能です。

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