論文の概要: MARS: Model-agnostic Biased Object Removal without Additional Supervision for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09913v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 18:24:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 15:26:37.593881
• Title: MARS: Model-agnostic Biased Object Removal without Additional Supervision for Weakly-Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: MARS:弱スーパービジョンセマンティックセマンティックセグメンテーションのための追加スーパービジョンを伴わないモデル非依存的バイアスオブジェクト除去
• Authors: Sanghyun Jo, In-Jae Yu, Kyungsu Kim
• Abstract要約: 弱教師付きセマンティックセグメンテーションは、弱い監督力を用いたセマンティックセグメンテーションモデルを訓練することにより、ラベリングコストを削減することを目的としている。 完全自動/モデル非依存のオブジェクト除去フレームワークMARSを提案する。 以上の結果から,MARS は様々な WSSS モデルの性能を少なくとも30% 改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.997707534484444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Weakly-supervised semantic segmentation aims to reduce labeling costs by training semantic segmentation models using weak supervision, such as image-level class labels. However, most approaches struggle to produce accurate localization maps and suffer from false predictions in class-related backgrounds (i.e., biased objects), such as detecting a railroad with the train class. Recent methods that remove biased objects require additional supervision for manually identifying biased objects for each problematic class and collecting their datasets by reviewing predictions, limiting their applicability to the real-world dataset with multiple labels and complex relationships for biasing. Following the first observation that biased features can be separated and eliminated by matching biased objects with backgrounds in the same dataset, we propose a fully-automatic/model-agnostic biased removal framework called MARS (Model-Agnostic biased object Removal without additional Supervision), which utilizes semantically consistent features of an unsupervised technique to eliminate biased objects in pseudo labels. Surprisingly, we show that MARS achieves new state-of-the-art results on two popular benchmarks, PASCAL VOC 2012 (val: 77.7%, test: 77.2%) and MS COCO 2014 (val: 49.4%), by consistently improving the performance of various WSSS models by at least 30% without additional supervision.
• Abstract（参考訳）: 弱い教師付き意味セグメンテーションは、画像レベルのクラスラベルのような弱い監督を使用して意味セグメンテーションモデルをトレーニングすることで、ラベリングコストを削減することを目的としている。 しかし、ほとんどのアプローチは正確なローカライゼーションマップの作成に苦労し、列車のクラスで鉄道を検知するなど、クラスに関連する背景(偏りのある物体)で誤った予測に苦しむ。 バイアスオブジェクトを削除する最近の手法では、問題のあるクラスごとにバイアスオブジェクトを手動で識別し、予測をレビューすることでデータセットを収集し、複数のラベルを持つ現実のデータセットに適用性を制限するとともに、バイアスに対する複雑な関係を限定する。 偏りのある特徴を同一データセット内の背景とマッチングして分離・排除できるという最初の観察に続いて、mars (model-specific biased object removal without additional supervisor) と呼ばれる完全自動/モデル非依存の偏り除去フレームワークを提案する。 驚いたことに、MARSはPASCAL VOC 2012 (val: 77.7%, test: 77.2%) と MS COCO 2014 (val: 49.4%) という2つの人気のあるベンチマークで、様々なWSSSモデルの性能を、追加の監督なしに少なくとも30%向上させることで、新しい最先端の結果を達成している。

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