論文の概要: SegGen: Supercharging Segmentation Models with Text2Mask and Mask2Img Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03355v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 18:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 13:12:31.478797
• Title: SegGen: Supercharging Segmentation Models with Text2Mask and Mask2Img Synthesis
• Title（参考訳）: SegGen: Text2Mask と Mask2Img 合成によるスーパーチャージセグメンテーションモデル
• Authors: Hanrong Ye, Jason Kuen, Qing Liu, Zhe Lin, Brian Price, Dan Xu
• Abstract要約: SegGenは画像セグメンテーションのための高効率なトレーニングデータ生成方法である。 MaskSynはテキスト・ツー・マスク生成モデルとマスク・ツー・マスク生成モデルを用いて新しいマスク・イメージ・ペアを合成する。 ImgSynはマスク・ツー・イメージ生成モデルを用いて既存のマスクに基づいて新しい画像を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.95728532366287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose SegGen, a highly-effective training data generation method for image segmentation, which pushes the performance limits of state-of-the-art segmentation models to a significant extent. SegGen designs and integrates two data generation strategies: MaskSyn and ImgSyn. (i) MaskSyn synthesizes new mask-image pairs via our proposed text-to-mask generation model and mask-to-image generation model, greatly improving the diversity in segmentation masks for model supervision; (ii) ImgSyn synthesizes new images based on existing masks using the mask-to-image generation model, strongly improving image diversity for model inputs. On the highly competitive ADE20K and COCO benchmarks, our data generation method markedly improves the performance of state-of-the-art segmentation models in semantic segmentation, panoptic segmentation, and instance segmentation. Notably, in terms of the ADE20K mIoU, Mask2Former R50 is largely boosted from 47.2 to 49.9 (+2.7); Mask2Former Swin-L is also significantly increased from 56.1 to 57.4 (+1.3). These promising results strongly suggest the effectiveness of our SegGen even when abundant human-annotated training data is utilized. Moreover, training with our synthetic data makes the segmentation models more robust towards unseen domains. Project website: https://seggenerator.github.io
• Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションのための高効率なトレーニングデータ生成手法であるSegGenを提案し,最先端セグメンテーションモデルの性能限界をある程度押し上げる。 SegGenはMaskSynとImgSynという2つのデータ生成戦略を設計、統合している。 i) masksynは,提案するtext-to-mask生成モデルとmask-to-image生成モデルを用いて,新たなマスクイメージペアを合成する。 (ii)imgsynは、マスクツーイメージ生成モデルを用いて、既存のマスクに基づく新しいイメージを合成し、モデル入力に対する画像の多様性を強く改善する。 ADE20KとCOCOの高度に競争力のあるベンチマークでは,データ生成手法により,セマンティックセグメンテーション,パン光学セグメンテーション,インスタンスセグメンテーションにおける最先端セグメンテーションモデルの性能が著しく向上する。 特に ade20k miou では mask2former r50 は 47.2 から 49.9 (+2.7) に、 mask2former swin-l は 56.1 から 57.4 (+1.3) に大幅に増加した。 これらの有望な結果は,人間による豊富な訓練データを利用した場合においても,セグゲンの有効性を強く示唆する。 さらに、合成データを用いたトレーニングにより、セグメンテーションモデルが未認識領域に対してより堅牢になる。 プロジェクトウェブサイト: https://seggenerator.github.io

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