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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05803v4
• Date: Fri, 3 Nov 2023 18:35:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 22:54:20.582717
• 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。

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