論文の概要: Segment Anything is A Good Pseudo-label Generator for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01275v1
• Date: Tue, 2 May 2023 09:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 14:55:13.353793
• Title: Segment Anything is A Good Pseudo-label Generator for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セグメンテーションは、弱監視セマンティックセグメンテーションのための優れた擬似ラベル発電機
• Authors: Peng-Tao Jiang, Yuqi Yang
• Abstract要約: 本報告では,強力なクラスに依存しない大規模セグメンテーションモデルの「マスクへのプロンプト」の可能性について検討する。 異なる弱いラベルがセグメンテーションモデルのプロンプトとして使われ、正確なクラスマスクを生成する。 実験では、セグメンテーションは優れた擬似ラベル生成器として機能することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.59909129321984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Weakly supervised semantic segmentation with weak labels is a long-lived ill-posed problem. Mainstream methods mainly focus on improving the quality of pseudo labels. In this report, we attempt to explore the potential of 'prompt to masks' from the powerful class-agnostic large segmentation model, segment-anything. Specifically, different weak labels are used as prompts to the segment-anything model, generating precise class masks. The class masks are utilized to generate pseudo labels to train the segmentation networks. We have conducted extensive experiments on PASCAL VOC 2012 dataset. Experiments demonstrate that segment-anything can serve as a good pseudo-label generator. The code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 弱いラベルを持つ弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスは長寿命の不備問題である。 主流の手法は主に擬似ラベルの品質向上に重点を置いている。 本稿では,強力なクラスに依存しない大規模セグメンテーションモデルであるセグメンテーションから,マスクのプロンプトの可能性を探究する。 具体的には、異なる弱いラベルがセグメンテーションモデルのプロンプトとして使われ、正確なクラスマスクを生成する。 クラスマスクを使用して擬似ラベルを生成し、セグメンテーションネットワークをトレーニングする。 PASCAL VOC 2012データセットについて広範な実験を行った。 実験により、セグメンテーションは良い擬似ラベル生成器として機能できることが示される。 コードは公開される予定だ。

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