論文の概要: Few Shot Semantic Segmentation: a review of methodologies, benchmarks, and open challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05832v2
• Date: Mon, 20 May 2024 13:55:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 01:10:43.946749
• Title: Few Shot Semantic Segmentation: a review of methodologies, benchmarks, and open challenges
• Title（参考訳）: Few Shot Semantic Segmentation: 方法論,ベンチマーク,オープンな課題のレビュー
• Authors: Nico Catalano, Matteo Matteucci,
• Abstract要約: Few-Shot Semanticはコンピュータビジョンの新しいタスクであり、いくつかの例で新しいセマンティッククラスをセグメンテーションできるモデルを設計することを目的としている。 本稿では、Few-Shot Semanticの総合的な調査からなり、その進化を辿り、様々なモデル設計を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0243930429558885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation, vital for applications ranging from autonomous driving to robotics, faces significant challenges in domains where collecting large annotated datasets is difficult or prohibitively expensive. In such contexts, such as medicine and agriculture, the scarcity of training images hampers progress. Introducing Few-Shot Semantic Segmentation, a novel task in computer vision, which aims at designing models capable of segmenting new semantic classes with only a few examples. This paper consists of a comprehensive survey of Few-Shot Semantic Segmentation, tracing its evolution and exploring various model designs, from the more popular conditional and prototypical networks to the more niche latent space optimization methods, presenting also the new opportunities offered by recent foundational models. Through a chronological narrative, we dissect influential trends and methodologies, providing insights into their strengths and limitations. A temporal timeline offers a visual roadmap, marking key milestones in the field's progression. Complemented by quantitative analyses on benchmark datasets and qualitative showcases of seminal works, this survey equips readers with a deep understanding of the topic. By elucidating current challenges, state-of-the-art models, and prospects, we aid researchers and practitioners in navigating the intricacies of Few-Shot Semantic Segmentation and provide ground for future development.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーション(Semantic segmentation)は、自律運転からロボティクスまで、アプリケーションに不可欠なもので、大規模な注釈付きデータセットの収集が困難または違法に高価である領域において、大きな課題に直面している。 医学や農業などの文脈では、訓練用画像の不足が進行している。 Few-Shot Semantic Segmentationは、コンピュータビジョンの新しいタスクであり、いくつかの例だけで新しいセマンティッククラスをセグメンテーションできるモデルを設計することを目的としている。 本稿では、Few-Shot Semantic Segmentationの総合的な調査からなり、より一般的な条件付きおよびプロトタイプ型ネットワークからよりニッチな遅延空間最適化手法まで、その進化を辿り、様々なモデル設計を探究する。 年代記を通して、我々は影響力のある傾向と方法論を識別し、その強さと限界について洞察を与える。 時間軸は、視野の進行における重要なマイルストーンを示す、視覚的なロードマップを提供する。 この調査は、ベンチマークデータセットの定量的分析と、セミナー作品の質的な展示によって補完され、読者にそのトピックを深く理解させる。 現状の課題、最先端のモデル、そして今後の展望を解明することで、研究者や実践者がFew-Shot Semantic Segmentationの複雑さをナビゲートし、将来の発展のための基盤を提供する。

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