論文の概要: Convolutional Neural Networks Rarely Learn Shape for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06568v1
• Date: Thu, 11 May 2023 05:02:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 15:57:14.685801
• Title: Convolutional Neural Networks Rarely Learn Shape for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによる意味的セグメンテーションのための形状学習
• Authors: Yixin Zhang, Maciej A. Mazurowski
• Abstract要約: 形状学習は、対象物体が特定の形状を持つ場合、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の望ましい特性である可能性がある。 我々は,CNNが形状情報を利用する範囲を測定するための新しい行動指標を提案する。 我々は、CNNが典型的な設定で形状を学習するのではなく、興味のある対象を特定するために利用可能な他の機能に依存していると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.851118527645172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shape learning, or the ability to leverage shape information, could be a desirable property of convolutional neural networks (CNNs) when target objects have specific shapes. While some research on the topic is emerging, there is no systematic study to conclusively determine whether and under what circumstances CNNs learn shape. Here, we present such a study in the context of segmentation networks where shapes are particularly important. We define shape and propose a new behavioral metric to measure the extent to which a CNN utilizes shape information. We then execute a set of experiments with synthetic and real-world data to progressively uncover under which circumstances CNNs learn shape and what can be done to encourage such behavior. We conclude that (i) CNNs do not learn shape in typical settings but rather rely on other features available to identify the objects of interest, (ii) CNNs can learn shape, but only if the shape is the only feature available to identify the object, (iii) sufficiently large receptive field size relative to the size of target objects is necessary for shape learning; (iv) a limited set of augmentations can encourage shape learning; (v) learning shape is indeed useful in the presence of out-of-distribution data.
• Abstract（参考訳）: 形状学習(または形状情報を活用する能力)は、対象オブジェクトが特定の形状を持つ場合、畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の望ましい特性である。 トピックに関するいくつかの研究が浮上しているが、CNNがどのような状況で学習するかを決定的に決定する体系的な研究は存在しない。 本稿では,特に形状が重要となるセグメンテーションネットワークの文脈において,このような研究を行う。 形状を定義し、cnnが形状情報を利用する範囲を測定するための新しい行動指標を提案する。 次に、合成および実世界のデータを用いて一連の実験を行い、CNNがどのような状況下で学習し、そのような行動を奨励できるかを徐々に明らかにする。 結論として (i)cnnは、典型的な設定では形状を学習せず、関心のあるオブジェクトを識別できる他の機能に依存している。 (ii)CNNは形状を学習できるが、その形状がオブジェクトを識別できる唯一の特徴である場合に限られる。 三 形状学習には、対象物の大きさに対して十分に大きな受容野の大きさが必要である。 (iv) 限定的な追加は、形状学習を促進することができる。 (v) 分布外データが存在する場合、学習形状は確かに有用である。

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