論文の概要: Maskomaly:Zero-Shot Mask Anomaly Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16972v1
• Date: Fri, 26 May 2023 14:28:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 14:16:09.505406
• Title: Maskomaly:Zero-Shot Mask Anomaly Segmentation
• Title（参考訳）: 仮面:ゼロショットマスク異常分割
• Authors: Jan Ackermann, Christos Sakaridis and Fisher Yu
• Abstract要約: Maskomaly と呼ばれる異常セグメンテーションのためのフレームワークを提案する。 マスクベースのセマンティックセグメンテーションネットワーク上に構築され、単純な推論時間後処理ステップを追加する。 SMIYC、RoadAnomaly、StreetHazardsの手法の上位結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.866582731000673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a simple and practical framework for anomaly segmentation called Maskomaly. It builds upon mask-based standard semantic segmentation networks by adding a simple inference-time post-processing step which leverages the raw mask outputs of such networks. Maskomaly does not require additional training and only adds a small computational overhead to inference. Most importantly, it does not require anomalous data at training. We show top results for our method on SMIYC, RoadAnomaly, and StreetHazards. On the most central benchmark, SMIYC, Maskomaly outperforms all directly comparable approaches. Further, we introduce a novel metric that benefits the development of robust anomaly segmentation methods and demonstrate its informativeness on RoadAnomaly.
• Abstract（参考訳）: マスコマリーと呼ばれる異常分割のための単純かつ実用的な枠組みを提案する。 マスクベースの標準的なセマンティックセグメンテーションネットワークを構築し、そのようなネットワークの生マスク出力を利用する単純な推論時間後処理ステップを追加する。 Maskomalyは追加のトレーニングを必要とせず、推論に小さな計算オーバーヘッドを追加するだけである。 最も重要なのは、トレーニング時に異常なデータを必要としないことだ。 smiyc, roadanomaly, streethazardにおいて,提案手法の上位結果を示す。 最も中心的なベンチマークであるSMIYCでは、Maskomalyが直接的に比較可能なアプローチよりも優れている。 さらに,ロバストな異常セグメンテーション手法の開発に資する新しい指標を導入し,その道路上の情報性を示す。

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