論文の概要: ContextSeg: Sketch Semantic Segmentation by Querying the Context with Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16682v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 18:54:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 00:21:53.203255
• Title: ContextSeg: Sketch Semantic Segmentation by Querying the Context with Attention
• Title（参考訳）: ContextSeg: コンテキストを注意してクエリすることで、セマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現する
• Authors: Jiawei Wang, Changjian Li,
• Abstract要約: 本稿では、この問題を2段階に分けて扱うための、シンプルかつ高効率なアプローチであるContextSegについて述べる。 第1段階では、ストロークの形状と位置情報をよりよく符号化するために、オートエンコーダネットワークにおける余分な密度距離場を予測することを提案する。 第2段階では、全ストロークを単一のエンティティとして扱い、デフォルトのアテンション機構を備えた自動回帰変換器を用いて、同じ意味部分内でストロークのグループをラベル付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.783971241874388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sketch semantic segmentation is a well-explored and pivotal problem in computer vision involving the assignment of pre-defined part labels to individual strokes. This paper presents ContextSeg - a simple yet highly effective approach to tackling this problem with two stages. In the first stage, to better encode the shape and positional information of strokes, we propose to predict an extra dense distance field in an autoencoder network to reinforce structural information learning. In the second stage, we treat an entire stroke as a single entity and label a group of strokes within the same semantic part using an auto-regressive Transformer with the default attention mechanism. By group-based labeling, our method can fully leverage the context information when making decisions for the remaining groups of strokes. Our method achieves the best segmentation accuracy compared with state-of-the-art approaches on two representative datasets and has been extensively evaluated demonstrating its superior performance. Additionally, we offer insights into solving part imbalance in training data and the preliminary experiment on cross-category training, which can inspire future research in this field.
• Abstract（参考訳）: スケッチセマンティックセグメンテーション(Sketch semantic segmentation)は、コンピュータビジョンにおいて、予め定義された部分ラベルを個々のストロークに割り当てることを含む、よく研究され重要な問題である。 本稿では、この問題を2段階に分けて扱うための、シンプルかつ高効率なアプローチであるContextSegについて述べる。 最初の段階では、ストロークの形状と位置情報をよりよく符号化するために、オートエンコーダネットワークにおいて、構造情報学習を強化するために、余分な密集距離場を予測することを提案する。 第2段階では、全ストロークを単一のエンティティとして扱い、デフォルトのアテンション機構を備えた自動回帰変換器を用いて、同じ意味部分内でストロークのグループをラベル付けする。 グループベースのラベリングにより、残りのストローク群について決定を行う際にコンテキスト情報を完全に活用することができる。 提案手法は,2つの代表的なデータセットに対する最先端手法と比較して高いセグメンテーション精度を達成し,その性能を広く評価してきた。 さらに、トレーニングデータにおける部分不均衡の解決に関する洞察と、この分野での今後の研究を刺激するクロスカテゴリトレーニングに関する予備的な実験を提供する。

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