論文の概要: P-NOC: Adversarial CAM Generation for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12522v1
• Date: Sun, 21 May 2023 17:46:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 19:55:22.987818
• Title: P-NOC: Adversarial CAM Generation for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: P-NOC:弱教師付きセマンティックセグメンテーションのための逆CAM生成
• Authors: Lucas David, Helio Pedrini, and Zanoni Dias
• Abstract要約: 本稿では,2つの対向CAM生成ネットワークを段階的に改良し,ロバストなセマンティックセマンティックセグメンテーションを提案する。 実験の結果,本手法はベースラインの有効性を大幅に向上させ,Pascal VOC 2012 と MS COCO 2014 のデータセットに対して顕著な改善をもたらすことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0449497882324783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: To mitigate the necessity for large amounts of supervised segmentation annotation sets, multiple Weakly Supervised Semantic Segmentation (WSSS) strategies have been devised. These will often rely on advanced data and model regularization strategies to instigate the development of useful properties (e.g., prediction completeness and fidelity to semantic boundaries) in segmentation priors, notwithstanding the lack of annotated information. In this work, we first create a strong baseline by analyzing complementary WSSS techniques and regularizing strategies, considering their strengths and limitations. We then propose a new Class-specific Adversarial Erasing strategy, comprising two adversarial CAM generating networks being gradually refined to produce robust semantic segmentation proposals. Empirical results suggest that our approach induces substantial improvement in the effectiveness of the baseline, resulting in a noticeable improvement over both Pascal VOC 2012 and MS COCO 2014 datasets.
• Abstract（参考訳）: 大量の教師付きセグメンテーションアノテーションセットの必要性を軽減するため、複数のWeakly Supervised Semantic Segmentation(WSSS)戦略が考案された。 これらはしばしば、注釈付き情報の欠如にもかかわらず、セグメンテーション前の有用なプロパティ(例えば、予測完全性と意味境界への忠実性)の開発を促進するための高度なデータとモデル正規化戦略に依存する。 本稿では、まず、補完的なWSSS技術を分析し、その強みと限界を考慮して戦略を規則化する。 次に,2つの対向CAM生成ネットワークを段階的に改良し,ロバストなセマンティックセマンティックセグメンテーションを提案する。 実験の結果,本手法はベースラインの有効性を著しく向上させ,Pascal VOC 2012とMS COCO 2014データセットの両方に対して顕著な改善をもたらすことが示唆された。

関連論文リスト

• Tendency-driven Mutual Exclusivity for Weakly Supervised Incremental Semantic Segmentation [56.1776710527814]
  Weakly Incremental Learning for Semantic (WILSS)は、トレーニング済みのセグメンテーションモデルを利用して、コスト効率と手軽に利用できるイメージレベルのラベルを使用して、新しいクラスをセグメンテーションする。 WILSSを解く最も一般的な方法は、各新しいクラスのシード領域の生成であり、ピクセルレベルの監視の一形態として機能する。 本研究は, 種子領域の挙動を綿密に調整した, 相互排他性に関する革新的, 傾向的関係について提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T08:23:24Z)
• Weakly Supervised Co-training with Swapping Assignments for Semantic Segmentation [21.345548821276097]
  クラスアクティベーションマップ(CAM)は通常、擬似ラベルを生成するために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)で使用される。 我々は、ガイド付きCAMを組み込んだエンドツーエンドWSSSモデルを提案し、CAMをオンラインで同時最適化しながらセグメンテーションモデルを訓練する。 CoSAは、追加の監督を持つものを含む、既存のマルチステージメソッドをすべて上回る、最初のシングルステージアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T21:08:23Z)
• CSL: Class-Agnostic Structure-Constrained Learning for Segmentation Including the Unseen [62.72636247006293]
  クラス非依存構造制約学習(Class-Agnostic Structure-Constrained Learning)は、既存のメソッドと統合可能なプラグインフレームワークである。 OODオブジェクトセグメンテーションを強化するソフトアサインとマスク分割手法を提案する。 実証的な評価は、OODセグメンテーション、ZS3、DAセグメンテーションにまたがる既存のアルゴリズムの性能を向上させるCSLの進歩を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T11:06:18Z)
• Activate and Reject: Towards Safe Domain Generalization under Category Shift [71.95548187205736]
  カテゴリーシフト(DGCS)下における領域一般化の実践的問題について検討する。 未知のクラスサンプルを同時に検出し、ターゲットドメイン内の既知のクラスサンプルを分類することを目的としている。 従来のDGと比較すると,1)ソースクラスのみを用いたトレーニングにおいて,未知の概念を学習する方法,2)ソーストレーニングされたモデルを未知の環境に適応する方法,の2つの新しい課題に直面している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T07:53:12Z)
• CoopInit: Initializing Generative Adversarial Networks via Cooperative Learning [50.90384817689249]
  CoopInitは、協力的な学習ベースの戦略で、GANにとって良い出発点を素早く学べる。 本稿では,画像生成における提案手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T07:49:32Z)
• Activating the Discriminability of Novel Classes for Few-shot Segmentation [48.542627940781095]
  本稿では,特徴符号化段階とセグメンテーションの予測段階の両方において,新規クラスの識別可能性を明示的に活性化することを提案する。 セグメンテーションの予測段階では、クエリ画像の高信頼画素を用いて自分自身を洗練できる自己修正オンラインフォアグラウンド分類器(SROFB)を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T12:22:36Z)
• Exploiting Shape Cues for Weakly Supervised Semantic Segmentation [15.791415215216029]
  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、画像レベルのラベルのみをトレーニング用として、画素単位のクラス予測を生成することを目的としている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のテクスチャバイアス特性を補うために形状情報を活用することを提案する。 我々は、クラスと色親和性の両方を考慮した新しい改良手法により、オンライン方式で予測をさらに洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T17:25:31Z)
• SSA: Semantic Structure Aware Inference for Weakly Pixel-Wise Dense Predictions without Cost [36.27226683586425]
  The semantic structure aware inference (SSA) was proposed to explore the semantic structure information hidden in different stage of the CNN-based network to generate high-quality CAM in the model inference。 提案手法はパラメータを含まない利点があり,訓練は不要である。したがって,弱教師付き画素ワイド予測タスクにも適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-05T11:07:21Z)
• MCDAL: Maximum Classifier Discrepancy for Active Learning [74.73133545019877]
  近年の最先端のアクティブラーニング手法は, 主にGAN(Generative Adversarial Networks)をサンプル取得に活用している。 本稿では,MCDAL(Maximum Discrepancy for Active Learning)と呼ぶ新しいアクティブラーニングフレームワークを提案する。 特に,両者の差分を最大化することにより,より厳密な決定境界を学習する2つの補助的分類層を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T06:57:08Z)
• Continual Semantic Segmentation via Repulsion-Attraction of Sparse and Disentangled Latent Representations [18.655840060559168]
  本稿では,セマンティックセグメンテーションにおけるクラス連続学習に着目した。 新しいカテゴリは時間とともに利用可能になり、以前のトレーニングデータは保持されない。 提案された連続学習スキームは、潜在空間を形作り、新しいクラスの認識を改善しながら忘れを減らす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-10T21:02:05Z)

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。