Fugu-MT 論文翻訳(概要): Top-K Pooling with Patch Contrastive Learning for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

論文の概要: Top-K Pooling with Patch Contrastive Learning for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09828v1
Date: Sun, 15 Oct 2023 13:19:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-17 17:49:41.802432
Title: Top-K Pooling with Patch Contrastive Learning for Weakly-Supervised Semantic Segmentation
Title（参考訳）: 弱教師付きセマンティックセグメンテーションのためのパッチコントラスト学習によるトップKプーリング
Authors: Wangyu Wu, Tianhong Dai, Xiaowei Huang, Fei Ma, Jimin Xiao
Abstract要約: パッチコントラスト学習(TKP-PCL)を用いたトップKプーリングという新しいViTベースのWSSS手法を提案する。また,パッチ埋め込みを向上し,最終的な結果を改善するパッチコントラッシブエラー (PCE) も提案されている。当社のアプローチは非常に効率的で、PASCAL 2012データセットの他の最先端のWSSSメソッドよりも優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.628382644404066
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Weakly Supervised Semantic Segmentation (WSSS) using only image-level labels has gained significant attention due to cost-effectiveness. Recently, Vision Transformer (ViT) based methods without class activation map (CAM) have shown greater capability in generating reliable pseudo labels than previous methods using CAM. However, the current ViT-based methods utilize max pooling to select the patch with the highest prediction score to map the patch-level classification to the image-level one, which may affect the quality of pseudo labels due to the inaccurate classification of the patches. In this paper, we introduce a novel ViT-based WSSS method named top-K pooling with patch contrastive learning (TKP-PCL), which employs a top-K pooling layer to alleviate the limitations of previous max pooling selection. A patch contrastive error (PCE) is also proposed to enhance the patch embeddings to further improve the final results. The experimental results show that our approach is very efficient and outperforms other state-of-the-art WSSS methods on the PASCAL VOC 2012 dataset.
Abstract（参考訳）: 画像レベルラベルのみを用いたWSSS(Weakly Supervised Semantic Segmentation)は費用対効果から注目されている。近年,クラスアクティベーションマップ(CAM)を持たない視覚変換器(ViT)を用いた手法は,従来の手法よりも信頼性の高い擬似ラベルを生成する能力が高いことが示された。しかし、現在のViTベースの手法では、最大プーリングを用いて、パッチレベルの分類を画像レベルにマッピングするために、パッチの正確な分類による擬似ラベルの品質に影響を与える可能性のある、最高の予測スコアを持つパッチを選択する。本稿では,新しいvitベースのwsss法であるtop-k pooling with patch contrastive learning (tkp-pcl)を提案する。また,パッチ埋め込みを向上し,最終的な結果を改善するパッチコントラッシブエラー (PCE) も提案されている。実験の結果,本手法はPASCAL VOC 2012データセットの他の最先端のWSSS手法よりも効率が良く,性能も優れていた。

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