論文の概要: MosaicFusion: Diffusion Models as Data Augmenters for Large Vocabulary Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13042v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 20:32:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:25.534743
• Title: MosaicFusion: Diffusion Models as Data Augmenters for Large Vocabulary Instance Segmentation
• Title（参考訳）: MosaicFusion:大語彙インスタンスセグメンテーションのためのデータオーグメンタとしての拡散モデル
• Authors: Jiahao Xie, Wei Li, Xiangtai Li, Ziwei Liu, Yew Soon Ong, Chen Change Loy,
• Abstract要約: MosaicFusionは、大語彙のインスタンスセグメンテーションのための、単純で効果的な拡散に基づくデータ拡張手法である。 本手法はトレーニングフリーであり,ラベル管理に依存しない。 LVISロングテールおよびオープンボキャブラリベンチマークの実験結果は、MosaicFusionが既存のインスタンスセグメンテーションモデルの性能を大幅に改善できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.03166324080917
• License:
• Abstract: We present MosaicFusion, a simple yet effective diffusion-based data augmentation approach for large vocabulary instance segmentation. Our method is training-free and does not rely on any label supervision. Two key designs enable us to employ an off-the-shelf text-to-image diffusion model as a useful dataset generator for object instances and mask annotations. First, we divide an image canvas into several regions and perform a single round of diffusion process to generate multiple instances simultaneously, conditioning on different text prompts. Second, we obtain corresponding instance masks by aggregating cross-attention maps associated with object prompts across layers and diffusion time steps, followed by simple thresholding and edge-aware refinement processing. Without bells and whistles, our MosaicFusion can produce a significant amount of synthetic labeled data for both rare and novel categories. Experimental results on the challenging LVIS long-tailed and open-vocabulary benchmarks demonstrate that MosaicFusion can significantly improve the performance of existing instance segmentation models, especially for rare and novel categories. Code: https://github.com/Jiahao000/MosaicFusion.
• Abstract（参考訳）: MosaicFusionは、大語彙のインスタンスセグメンテーションのための、単純で効果的な拡散に基づくデータ拡張手法である。 本手法はトレーニングフリーであり,ラベル管理に依存しない。 2つの重要な設計により、オブジェクトインスタンスやマスクアノテーションのための有用なデータセットジェネレータとして、オフザシェルのテキスト・ツー・イメージ拡散モデルを利用することができます。 まず、画像キャンバスを複数の領域に分割し、1ラウンドの拡散処理を行い、複数のインスタンスを同時に生成し、異なるテキストプロンプトを条件付けする。 第2に,オブジェクトプロンプトと拡散時間ステップに関連付けられたクロスアテンションマップをアグリゲートし,簡単なしきい値処理とエッジ認識精細処理を行うことにより,対応するインスタンスマスクを得る。 鐘や笛がなければ、MosaicFusionは珍しいカテゴリーと新しいカテゴリの両方で大量の合成ラベル付きデータを生成できます。 LVISロングテールおよびオープンボキャブラリベンチマークの実験結果から,MosaicFusionが既存のインスタンスセグメンテーションモデル,特にレアおよび新規カテゴリの性能を大幅に向上できることが示された。 コード:https://github.com/Jiahao000/MosaicFusion.com

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