論文の概要: Zero-shot Unsupervised Transfer Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14376v1
• Date: Thu, 27 Apr 2023 17:46:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 12:14:18.888788
• Title: Zero-shot Unsupervised Transfer Instance Segmentation
• Title（参考訳）: ゼロショット非教師あり転送インスタンスセグメンテーション
• Authors: Gyungin Shin, Samuel Albanie, Weidi Xie
• Abstract要約: 本稿では,Zero-shot Unsupervised Transfer Instance (ZUTIS)を提案する。 ZUTISは、インスタンスレベルのアノテーションやピクセルレベルのアノテーション、(ii)ゼロショット転送の能力、およびターゲットデータ配布へのアクセスに関する前提を持たない。 ZUTISはCOCO-20Kでは2.2マスクAP、ImageNet-Sでは14.5mIoU、例えば919のカテゴリではセマンティックセグメンテーションを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.388120096898554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmentation is a core computer vision competency, with applications spanning a broad range of scientifically and economically valuable domains. To date, however, the prohibitive cost of annotation has limited the deployment of flexible segmentation models. In this work, we propose Zero-shot Unsupervised Transfer Instance Segmentation (ZUTIS), a framework that aims to meet this challenge. The key strengths of ZUTIS are: (i) no requirement for instance-level or pixel-level annotations; (ii) an ability of zero-shot transfer, i.e., no assumption on access to a target data distribution; (iii) a unified framework for semantic and instance segmentations with solid performance on both tasks compared to state-of-the-art unsupervised methods. While comparing to previous work, we show ZUTIS achieves a gain of 2.2 mask AP on COCO-20K and 14.5 mIoU on ImageNet-S with 919 categories for instance and semantic segmentations, respectively. The code is made publicly available.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーションは、様々な科学的、経済的に価値のある領域にまたがる、コアコンピュータビジョン能力である。 しかし、これまでアノテーションの禁止コストは、柔軟なセグメンテーションモデルのデプロイを制限してきた。 本稿では,この課題を克服するためのフレームワークであるzutis(zero-shot unsupervised transfer instance segmentation)を提案する。 ZUTISの主な強みは次のとおりである。 (i)インスタンスレベル又はピクセルレベルアノテーションの要件はない。 二 ゼロショット転送の能力、すなわち、対象データ流通へのアクセスを前提としないこと。 (iii)最先端の教師なし手法と比較して、両方のタスクでしっかりとしたパフォーマンスを持つセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの統一フレームワーク。 従来の研究と比較すると、ZUTISはCOCO-20Kで2.2マスクAP、ImageNet-Sで14.5mIoU、例とセマンティックセグメンテーションで919のカテゴリを達成している。 コードは公開されています。

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