論文の概要: Segment Anything Model (SAM) Enhanced Pseudo Labels for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05803v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 17:13:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 13:07:31.220457
• Title: Segment Anything Model (SAM) Enhanced Pseudo Labels for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 弱教師付き意味セグメンテーションのためのsegment anything model (sam)拡張擬似ラベル
• Authors: Tianle Chen, Zheda Mai, Ruiwen Li, Wei-lun Chao
• Abstract要約: 弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、画像レベルのアノテーションのみを使用することで、精細なピクセルレベルのアノテーションの必要性を回避することを目的としている。 既存のほとんどのメソッドは、ピクセルレベルの擬似ラベルを導出するためにクラスアクティベーションマップ(CAM)に依存している。 オブジェクト,部品,サブパートのきめ細かいインスタンスマスクを生成できるクラスに依存しない基礎モデルであるSegment Anything Model (SAM) を利用した,シンプルで効果的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.812323329239614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weakly supervised semantic segmentation (WSSS) aims to bypass the need for laborious pixel-level annotation by using only image-level annotation. Most existing methods rely on Class Activation Maps (CAM) to derive pixel-level pseudo-labels and use them to train a fully supervised semantic segmentation model. Although these pseudo-labels are class-aware, indicating the coarse regions for particular classes, they are not object-aware and fail to delineate accurate object boundaries. To address this, we introduce a simple yet effective method harnessing the Segment Anything Model (SAM), a class-agnostic foundation model capable of producing fine-grained instance masks of objects, parts, and subparts. We use CAM pseudo-labels as cues to select and combine SAM masks, resulting in high-quality pseudo-labels that are both class-aware and object-aware. Our approach is highly versatile and can be easily integrated into existing WSSS methods without any modification. Despite its simplicity, our approach shows consistent gain over the state-of-the-art WSSS methods on both PASCAL VOC and MS-COCO datasets.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、画像レベルのアノテーションのみを使用することで、精細なピクセルレベルのアノテーションの必要性を回避することを目的としている。 既存の手法の多くは、ピクセルレベルの擬似ラベルを導出し、完全に教師付きセマンティクスセグメンテーションモデルを訓練するためにクラスアクティベーションマップ(cam)に依存している。 これらの擬似ラベルはクラスアウェアであり、特定のクラスの粗い領域を示すが、オブジェクトアウェアではなく、正確なオブジェクト境界を記述できない。 そこで本研究では,Segment Anything Model(SAM)を用いて,オブジェクト,部品,サブ部品のきめ細かいインスタンスマスクを生成可能な,クラスに依存しない基礎モデルを提案する。 我々は CAM 擬似ラベルを SAM マスクの選択と組み合わせに用い,その結果,クラス認識とオブジェクト認識の両方の高品質な擬似ラベルが得られる。 我々のアプローチは非常に多用途であり、変更することなく既存のWSSSメソッドに簡単に統合できる。 その単純さにもかかわらず、当社の手法はPASCAL VOCとMS-COCOの両方のデータセット上で、最先端のWSSS手法よりも一貫した利得を示している。

関連論文リスト

• Enhancing Weakly Supervised Semantic Segmentation with Multi-modal Foundation Models: An End-to-End Approach [7.012760526318993]
  Weakly-Supervised Semantic (WSSS)は、広範囲なラベリングに対してコスト効率のよい回避手段を提供する。 既存のWSSSメソッドは、セグメンテーション結果の低さにつながるオブジェクトの境界を理解するのに苦労しています。 本稿では,境界ボックス内の視覚的基盤モデルを活用することにより,これらの問題に対処する,新しい効果的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T16:42:25Z)
• PosSAM: Panoptic Open-vocabulary Segment Anything [58.72494640363136]
  PosSAMはオープン・ボキャブラリ・パノプティ・セグメンテーション・モデルであり、Segment Anything Model(SAM)の強みを、エンドツーエンドのフレームワークで視覚ネイティブのCLIPモデルと統合する。 本稿では,マスクの質を適応的に向上し,各画像の推論中にオープン語彙分類の性能を高めるマスク対応選択組立アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T17:55:03Z)
• Semantic-SAM: Segment and Recognize Anything at Any Granularity [83.64686655044765]
  本稿では,任意の粒度でセグメンテーションと認識を可能にする汎用画像セグメンテーションモデルであるSemantic-SAMを紹介する。 複数のデータセットを3つの粒度に集約し、オブジェクトとパーツの分離した分類を導入する。 マルチグラニュラリティ機能を実現するために,各クリックで複数のレベルのマスクを生成できるマルチ選択学習方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T17:59:40Z)
• Multi-Granularity Denoising and Bidirectional Alignment for Weakly Supervised Semantic Segmentation [75.32213865436442]
  本稿では,雑音ラベルと多クラス一般化問題を緩和するために,MDBAモデルを提案する。 MDBAモデルはPASCAL VOC 2012データセットの検証とテストセットにおいて69.5%と70.2%のmIoUに達することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T03:33:43Z)
• Saliency Guided Inter- and Intra-Class Relation Constraints for Weakly Supervised Semantic Segmentation [66.87777732230884]
  本稿では,活性化対象領域の拡大を支援するために,Salliency Guided Inter-およびIntra-Class Relation Constrained (I$2$CRC) フレームワークを提案する。 また,オブジェクトガイド付きラベルリファインメントモジュールを導入し,セグメンテーション予測と初期ラベルをフル活用し,優れた擬似ラベルを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T03:40:56Z)
• Inferring the Class Conditional Response Map for Weakly Supervised Semantic Segmentation [27.269847900950943]
  そこで我々は,より優れた擬似ラベルを生成するために,クラス条件推論戦略とアクティベーション対応マスク精細化損失関数を提案する。 本手法は,分類器の再学習を必要とせず,優れたWSSS結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T09:43:40Z)
• Towards Single Stage Weakly Supervised Semantic Segmentation [2.28438857884398]
  弱教師付きセマンティックセグメンテーションへのシングルステージアプローチを提案する。 ポイントアノテーションを使用して、オンザフライで信頼性の高い擬似マスクを生成します。 我々は、最近の実世界のデータセットにおいて、他のSOTA WSSS手法よりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T18:34:50Z)
• A Closer Look at Self-training for Zero-Label Semantic Segmentation [53.4488444382874]
  トレーニング中に見られないクラスをセグメント化できることは、ディープラーニングにおいて重要な技術的課題です。 事前のゼロラベルセマンティクスセグメンテーションは、ビジュアル・セマンティクスの埋め込みや生成モデルを学ぶことによってこのタスクにアプローチする。 本研究では,同一画像の異なる増分から生じる擬似ラベルの交点を取り出し,ノイズの多い擬似ラベルをフィルタリングする整合性正規化器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T14:34:33Z)
• Causal Intervention for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [122.1846968696862]
  画像レベルのラベルのみを用いて、より優れたピクセルレベルの擬似マスクを生成することを目指している。 画像,コンテキスト,およびクラスラベル間の因果関係を分析するための構造因果モデルを提案する。 そこで本研究では,画像レベルの分類において,矛盾するバイアスを取り除くためのコンテキスト調整(CONTA)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T09:26:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。