論文の概要: Semantic-Constraint Matching Transformer for Weakly Supervised Object
Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01331v1
- Date: Mon, 4 Sep 2023 03:20:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 20:03:08.314098
- Title: Semantic-Constraint Matching Transformer for Weakly Supervised Object
Localization
- Title（参考訳）: 弱教師付き物体定位のためのセマンティクス・コンストラントマッチングトランスフォーマ
- Authors: Yiwen Cao, Yukun Su, Wenjun Wang, Yanxia Liu and Qingyao Wu
- Abstract要約: 弱教師付きオブジェクトローカライゼーション(WSOL)は、イメージレベルの監督のみでオブジェクトをローカライズすることを学ぶ。
従来のCNNベースのメソッドは、エンティティのスコープ全体ではなく、オブジェクトの識別部分に集中して、部分的なアクティベーションの問題に悩まされていた。
本稿では,変圧器を用いたセマンティック・制約マッチングネットワーク(SCMN)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.039698757869974
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Weakly supervised object localization (WSOL) strives to learn to localize
objects with only image-level supervision. Due to the local receptive fields
generated by convolution operations, previous CNN-based methods suffer from
partial activation issues, concentrating on the object's discriminative part
instead of the entire entity scope. Benefiting from the capability of the
self-attention mechanism to acquire long-range feature dependencies, Vision
Transformer has been recently applied to alleviate the local activation
drawbacks. However, since the transformer lacks the inductive localization bias
that are inherent in CNNs, it may cause a divergent activation problem
resulting in an uncertain distinction between foreground and background. In
this work, we proposed a novel Semantic-Constraint Matching Network (SCMN) via
a transformer to converge on the divergent activation. Specifically, we first
propose a local patch shuffle strategy to construct the image pairs, disrupting
local patches while guaranteeing global consistency. The paired images that
contain the common object in spatial are then fed into the Siamese network
encoder. We further design a semantic-constraint matching module, which aims to
mine the co-object part by matching the coarse class activation maps (CAMs)
extracted from the pair images, thus implicitly guiding and calibrating the
transformer network to alleviate the divergent activation. Extensive
experimental results conducted on two challenging benchmarks, including
CUB-200-2011 and ILSVRC datasets show that our method can achieve the new
state-of-the-art performance and outperform the previous method by a large
margin.
- Abstract（参考訳）: weakly supervised object localization (wsol)は、画像レベルの監督だけでオブジェクトをローカライズすることを学ぶ。
畳み込み操作によって生成される局所受容場により、従来のCNNベースのメソッドは部分的なアクティベーションの問題に悩まされ、オブジェクトの識別部分に集中する。
長距離機能の依存関係を取得するための自己注意機構の能力から、Vision Transformerは、最近、ローカルアクティベーションの欠点を軽減するために採用されている。
しかし、トランスフォーマーはcnnに固有の帰納的局在バイアスを欠いているため、前景と背景の区別が不明瞭な、多様なアクティベーション問題を引き起こす可能性がある。
本研究では, 発散活性化に収束するトランスフォーマーを用いた, 新たなセマンティクス・コンストラントマッチングネットワーク (scmn) を提案する。
具体的には、まず、局所的なパッチシャッフル戦略を提案し、グローバルな一貫性を確保しながら、局所的なパッチを中断する。
空間上の共通対象を含むペア画像は、シャムネットワークエンコーダに送信される。
さらに,ペア画像から抽出した粗いクラスアクティベーションマップ(cams)を照合することで,協調対象部分をマイニングし,トランスフォーマーネットワークを暗黙的に誘導・校正し,ダイバージェントアクティベーションを緩和することを目的とした,セマンティック・コンストラントマッチングモジュールの設計を行った。
cub-200-2011とilsvrcデータセットを含む2つの難解なベンチマークで行った広範囲な実験結果から,本手法が新たな最先端性能を達成し,従来の手法を高いマージンで上回ることがわかった。
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