論文の概要: Semantic-SAM: Segment and Recognize Anything at Any Granularity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04767v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 17:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 12:05:46.607074
• Title: Semantic-SAM: Segment and Recognize Anything at Any Granularity
• Title（参考訳）: Semantic-SAM: 任意の粒度でのセグメンテーションと認識
• Authors: Feng Li, Hao Zhang, Peize Sun, Xueyan Zou, Shilong Liu, Jianwei Yang, Chunyuan Li, Lei Zhang, Jianfeng Gao
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.64686655044765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce Semantic-SAM, a universal image segmentation model to enable segment and recognize anything at any desired granularity. Our model offers two key advantages: semantic-awareness and granularity-abundance. To achieve semantic-awareness, we consolidate multiple datasets across three granularities and introduce decoupled classification for objects and parts. This allows our model to capture rich semantic information. For the multi-granularity capability, we propose a multi-choice learning scheme during training, enabling each click to generate masks at multiple levels that correspond to multiple ground-truth masks. Notably, this work represents the first attempt to jointly train a model on SA-1B, generic, and part segmentation datasets. Experimental results and visualizations demonstrate that our model successfully achieves semantic-awareness and granularity-abundance. Furthermore, combining SA-1B training with other segmentation tasks, such as panoptic and part segmentation, leads to performance improvements. We will provide code and a demo for further exploration and evaluation.
• Abstract（参考訳）: 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。 私たちのモデルは、セマンティクス認識と粒度冗長性という2つの大きな利点を提供します。 セマンティクス認識を実現するために、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分類を導入する。 これにより、モデルが豊富な意味情報をキャプチャすることができます。 マルチグラニュラリティ機能を実現するために,各クリックで複数段のグラウンドトゥルースマスクに対応する複数のレベルのマスクを生成できるマルチチョイス学習方式を提案する。 この研究は、SA-1B、ジェネリック、パートセグメンテーションデータセットでモデルを共同でトレーニングする最初の試みである。 実験結果と可視化により,本モデルが意味認識と粒度保持を成功裏に達成できることが証明された。 さらに、sa-1bトレーニングとpanopticやpart segmentationといった他のセグメンテーションタスクを組み合わせることで、パフォーマンスが向上する。 さらなる調査と評価のためのコードとデモを提供する予定です。

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