論文の概要: Weakly Supervised Semantic Segmentation by Knowledge Graph Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14057v2
- Date: Tue, 24 Oct 2023 03:23:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 23:34:38.035944
- Title: Weakly Supervised Semantic Segmentation by Knowledge Graph Inference
- Title（参考訳）: 知識グラフ推論による弱教師付きセマンティックセグメンテーション
- Authors: Jia Zhang, Bo Peng, Xi Wu
- Abstract要約: 本稿では、Wakly Supervised Semantic (WSSS)を強化するグラフ推論に基づくアプローチを提案する。
本研究の目的は,マルチラベル分類とセグメンテーションネットワークの段階を同時に拡張することで,WSSSを全体的改善することである。
PASCAL VOC 2012およびMS-COCOデータセット上でWSSSの最先端性能を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.056545020611397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Currently, existing efforts in Weakly Supervised Semantic Segmentation (WSSS)
based on Convolutional Neural Networks (CNNs) have predominantly focused on
enhancing the multi-label classification network stage, with limited attention
given to the equally important downstream segmentation network. Furthermore,
CNN-based local convolutions lack the ability to model the extensive
inter-category dependencies. Therefore, this paper introduces a graph
reasoning-based approach to enhance WSSS. The aim is to improve WSSS
holistically by simultaneously enhancing both the multi-label classification
and segmentation network stages. In the multi-label classification network
segment, external knowledge is integrated, coupled with GCNs, to globally
reason about inter-class dependencies. This encourages the network to uncover
features in non-salient regions of images, thereby refining the completeness of
generated pseudo-labels. In the segmentation network segment, the proposed
Graph Reasoning Mapping (GRM) module is employed to leverage knowledge obtained
from textual databases, facilitating contextual reasoning for class
representation within image regions. This GRM module enhances feature
representation in high-level semantics of the segmentation network's local
convolutions, while dynamically learning semantic coherence for individual
samples. Using solely image-level supervision, we have achieved
state-of-the-art performance in WSSS on the PASCAL VOC 2012 and MS-COCO
datasets. Extensive experimentation on both the multi-label classification and
segmentation network stages underscores the effectiveness of the proposed graph
reasoning approach for advancing WSSS.
- Abstract（参考訳）: 現在、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくWSSS(Weakly Supervised Semantic Segmentation)における既存の取り組みは、同様に重要な下流セグメンテーションネットワークに限定して、マルチラベル分類ネットワークステージの強化に重点を置いている。
さらに、CNNベースのローカルコンボリューションには、広範なカテゴリ間の依存関係をモデル化する能力がない。
そこで本稿では,wsss 強化のためのグラフ推論に基づくアプローチを提案する。
マルチラベル分類とセグメンテーションネットワークの段階を同時に拡張することにより,WSSSの全体的改善を図る。
マルチラベル分類ネットワークセグメントでは、外部知識とgcnを組み合わせることで、クラス間の依存関係をグローバルに推論する。
これによりネットワークは、画像の不十分な領域の特徴を解明し、生成された擬似ラベルの完全性を改善することができる。
セグメント化ネットワークセグメントにおいて,提案するグラフ推論マッピング(GRM)モジュールを用いてテキストデータベースから得られた知識を活用し,画像領域内のクラス表現の文脈的推論を容易にする。
このgrmモジュールは、個々のサンプルに対するセマンティックコヒーレンスを動的に学習しながら、セグメンテーションネットワークの局所畳み込みの高レベル意味論における特徴表現を強化する。
画像レベルの監視のみを用いて、PASCAL VOC 2012およびMS-COCOデータセット上でWSSSの最先端のパフォーマンスを達成した。
マルチラベル分類とセグメンテーションネットワークの段階における広範な実験により,WSSSの進展に対するグラフ推論手法の有効性が示された。
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