論文の概要: Mask2Anomaly: Mask Transformer for Universal Open-set Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04573v1
• Date: Fri, 8 Sep 2023 20:07:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 17:37:07.014843
• Title: Mask2Anomaly: Mask Transformer for Universal Open-set Segmentation
• Title（参考訳）: mask2anomaly:ユニバーサルオープンセットセグメンテーションのためのマスクトランスフォーマー
• Authors: Shyam Nandan Rai, Fabio Cermelli, Barbara Caputo, Carlo Masone
• Abstract要約: 本稿では,画素単位の分類からマスク分類へのシフトによるパラダイム変化を提案する。 マスクをベースとしたMask2Anomalyは,マスク分類アーキテクチャの統合の可能性を示した。 総合的質的・質的評価により, Mask2Anomaly は新たな最先端結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.43462426812185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmenting unknown or anomalous object instances is a critical task in autonomous driving applications, and it is approached traditionally as a per-pixel classification problem. However, reasoning individually about each pixel without considering their contextual semantics results in high uncertainty around the objects' boundaries and numerous false positives. We propose a paradigm change by shifting from a per-pixel classification to a mask classification. Our mask-based method, Mask2Anomaly, demonstrates the feasibility of integrating a mask-classification architecture to jointly address anomaly segmentation, open-set semantic segmentation, and open-set panoptic segmentation. Mask2Anomaly includes several technical novelties that are designed to improve the detection of anomalies/unknown objects: i) a global masked attention module to focus individually on the foreground and background regions; ii) a mask contrastive learning that maximizes the margin between an anomaly and known classes; iii) a mask refinement solution to reduce false positives; and iv) a novel approach to mine unknown instances based on the mask-architecture properties. By comprehensive qualitative and qualitative evaluation, we show Mask2Anomaly achieves new state-of-the-art results across the benchmarks of anomaly segmentation, open-set semantic segmentation, and open-set panoptic segmentation.
• Abstract（参考訳）: 未知または異常なオブジェクトインスタンスのセグメンテーションは、自動運転アプリケーションにおいて重要なタスクであり、伝統的にピクセル単位の分類問題としてアプローチされている。 しかし、文脈意味論を考慮せずに各ピクセルを個別に推論すると、オブジェクトの境界や多数の偽陽性に高い不確実性をもたらす。 本稿では,画素単位の分類からマスク分類へのシフトによるパラダイム変化を提案する。 マスクベース手法であるMask2Anomalyは,異常セグメンテーション,オープンセットセマンティックセグメンテーション,オープンセットパノプティクスセグメンテーションを併用するマスク分類アーキテクチャの実現可能性を示した。 Mask2Anomalyには、異常/未知のオブジェクトの検出を改善するために設計されたいくつかの技術的ノベルティが含まれている。 一 前景及び背景地域に個別に焦点をあてるグローバルマスク付注意モジュール 二 異常と既知のクラスの間のマージンを最大化するマスクコントラスト学習 三 偽陽性を減少させるマスク改善液、及び iv)マスク構造特性に基づく未知のインスタンスをマイニングするための新しいアプローチ。 包括的質的・質的評価により,mask2anomalyは,異常セグメンテーション,オープンセット意味セグメンテーション,オープンセットパオプティクスセグメンテーションのベンチマークにおいて,新たな最先端結果を達成する。

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