論文の概要: Learning to "Segment Anything" in Thermal Infrared Images through Knowledge Distillation with a Large Scale Dataset SATIR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07969v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 03:27:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 16:21:48.833052
• Title: Learning to "Segment Anything" in Thermal Infrared Images through Knowledge Distillation with a Large Scale Dataset SATIR
• Title（参考訳）: 大規模データセットsatirを用いた知識蒸留による熱赤外画像の「何か」の学習
• Authors: Junzhang Chen and Xiangzhi Bai
• Abstract要約: Segment Anything Model(SAM)は、Meta AIが最近導入した、プロンプト可能なセグメンテーションモデルである。 熱赤外画像セグメンテーションタスクの事前訓練にSAMを用いて擬似ラベルを生成するフレームワークを提案する。 我々のフレームワークはSAMのような大規模データで訓練されたモデルと協調して特殊分野の問題に対処するための新しいアプローチを提示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.198798677908615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) is a promptable segmentation model recently introduced by Meta AI that has demonstrated its prowess across various fields beyond just image segmentation. SAM can accurately segment images across diverse fields, and generating various masks. We discovered that this ability of SAM can be leveraged to pretrain models for specific fields. Accordingly, we have proposed a framework that utilizes SAM to generate pseudo labels for pretraining thermal infrared image segmentation tasks. Our proposed framework can effectively improve the accuracy of segmentation results of specific categories beyond the SOTA ImageNet pretrained model. Our framework presents a novel approach to collaborate with models trained with large data like SAM to address problems in special fields. Also, we generated a large scale thermal infrared segmentation dataset used for pretaining, which contains over 100,000 images with pixel-annotation labels. This approach offers an effective solution for working with large models in special fields where label annotation is challenging. Our code is available at https://github.com/chenjzBUAA/SATIR
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model(SAM)は、Meta AIが最近導入した、画像セグメンテーション以外のさまざまな分野にまたがる、プロンプト可能なセグメンテーションモデルである。 SAMはさまざまなフィールドに画像を正確に分割し、さまざまなマスクを生成することができる。 SAMのこの能力は、特定のフィールドに対する事前訓練モデルに活用できることを発見した。 そこで本研究では,SAMを用いて熱赤外画像分割作業の事前訓練を行うための擬似ラベルを生成するフレームワークを提案する。 提案フレームワークは,SOTAイメージネット事前学習モデルを超えて,特定のカテゴリのセグメンテーション結果の精度を効果的に向上させることができる。 我々のフレームワークはSAMのような大規模データで訓練されたモデルと協調して特殊分野の問題に対処するための新しいアプローチを提示している。 また,画素アノテーションラベル付き10万枚以上の画像を含む大規模熱赤外セグメンテーションデータセットを作成した。 このアプローチは、ラベルアノテーションが難しい特別な分野において、大きなモデルを扱うための効果的なソリューションを提供する。 私たちのコードはhttps://github.com/chenjzBUAA/SATIRで利用可能です。

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