論文の概要: Coupling Global Context and Local Contents for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09059v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 15:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 14:13:11.108414
• Title: Coupling Global Context and Local Contents for Weakly-Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 弱教師付きセマンティックセグメンテーションのためのグローバルコンテキストとローカルコンテンツの結合
• Authors: Chunyan Wang, Dong Zhang, Liyan Zhang, Jinhui Tang
• Abstract要約: 本稿では,画像レベルのラベル管理のみを備えた単一ステージのWakly-Supervised Semantic(WSSS)モデルを提案する。 textbfWS-FCNは、自己管理型のエンドツーエンドのトレーニング方式である。 textbfWS-FCNはPASCAL VOC 2012とMS COCO 2014で6.5.02%$と6.4.22%$mIoUを達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.419401869108846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thanks to the advantages of the friendly annotations and the satisfactory performance, Weakly-Supervised Semantic Segmentation (WSSS) approaches have been extensively studied. Recently, the single-stage WSSS was awakened to alleviate problems of the expensive computational costs and the complicated training procedures in multi-stage WSSS. However, results of such an immature model suffer from problems of \emph{background incompleteness} and \emph{object incompleteness}. We empirically find that they are caused by the insufficiency of the global object context and the lack of the local regional contents, respectively. Under these observations, we propose a single-stage WSSS model with only the image-level class label supervisions, termed as \textbf{W}eakly-\textbf{S}upervised \textbf{F}eature \textbf{C}oupling \textbf{N}etwork (\textbf{WS-FCN}), which can capture the multi-scale context formed from the adjacent feature grids, and encode the fine-grained spatial information from the low-level features into the high-level ones. Specifically, a flexible context aggregation module is proposed to capture the global object context in different granular spaces. Besides, a semantically consistent feature fusion module is proposed in a bottom-up parameter-learnable fashion to aggregate the fine-grained local contents. Based on these two modules, \textbf{WS-FCN} lies in a self-supervised end-to-end training fashion. Extensive experimental results on the challenging PASCAL VOC 2012 and MS COCO 2014 demonstrate the effectiveness and efficiency of \textbf{WS-FCN}, which can achieve state-of-the-art results by $65.02\%$ and $64.22\%$ mIoU on PASCAL VOC 2012 \emph{val} set and \emph{test} set, $34.12\%$ mIoU on MS COCO 2014 \emph{val} set, respectively. The code and weight have been released at:~\href{https://github.com/ChunyanWang1/ws-fcn}{WS-FCN}.
• Abstract（参考訳）: フレンドリーなアノテーションの利点と満足なパフォーマンスのおかげで、Wakly-Supervised Semantic Segmentation (WSSS)アプローチは広く研究されている。 近年,高コストな計算コストと多段WSSSの複雑な訓練手順の問題を緩和するために,単段WSSSが導入された。 しかし、そのような未熟なモデルの結果は、 \emph{background incompleteness} と \emph{object incompleteness} の問題に苦しむ。 その結果,グローバルなオブジェクトコンテキストが不十分であること,ローカルなコンテンツ不足が原因であることが実証的に判明した。 これらの観察に基づいて、画像レベルのクラスラベルの監督のみを含むシングルステージwsssモデルを提案する。これは \textbf{w}eakly-\textbf{s}upervised \textbf{f}eature \textbf{c}oupling \textbf{n}etwork (\textbf{ws-fcn}) と呼ばれる。 具体的には、グローバルなオブジェクトコンテキストを異なる粒度空間でキャプチャするために、フレキシブルなコンテキストアグリゲーションモジュールを提案する。 さらに,ボトムアップパラメータ学習可能な方法で意味的に一貫性のある機能融合モジュールを提案し,細粒度局所コンテンツを集約する。 これら2つのモジュールに基づいて、 \textbf{WS-FCN} は自己教師付きエンドツーエンドのトレーニング方式である。 挑戦的なpascal voc 2012 と ms coco 2014 の実験結果は、pascal voc 2012 \emph{val} set と \emph{test} set それぞれ 65.02\%$ と 6,4.22\%$ miou で最先端の結果が得られる \textbf{ws-fcn} の有効性と効率を実証している。 コードとウェイトは:~\href{https://github.com/ChunyanWang1/ws-fcn}{WS-FCN}でリリースされた。

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