論文の概要: Towards Granularity-adjusted Pixel-level Semantic Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02420v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 01:37:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 17:16:48.349064
• Title: Towards Granularity-adjusted Pixel-level Semantic Annotation
• Title（参考訳）: 粒度調整型画素レベルの意味アノテーションに向けて
• Authors: Rohit Kundu, Sudipta Paul, Rohit Lal and Amit K. Roy-Chowdhury
• Abstract要約: GranSAMは、手作業による監督を必要とせずに、ラベルのないデータに対して、ユーザ定義の粒度レベルでセマンティックセグメンテーションを提供する。 安定拡散モデルやWebクローリング画像によって生成された合成画像から意味情報を蓄積する。 PASCAL VOC 2012とCOCO-80データセットの実験を行い、mIoUの+17.95%と+5.17%の増加を観測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.91350707156658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in computer vision predominantly rely on learning-based systems, leveraging annotations as the driving force to develop specialized models. However, annotating pixel-level information, particularly in semantic segmentation, presents a challenging and labor-intensive task, prompting the need for autonomous processes. In this work, we propose GranSAM which distinguishes itself by providing semantic segmentation at the user-defined granularity level on unlabeled data without the need for any manual supervision, offering a unique contribution in the realm of semantic mask annotation method. Specifically, we propose an approach to enable the Segment Anything Model (SAM) with semantic recognition capability to generate pixel-level annotations for images without any manual supervision. For this, we accumulate semantic information from synthetic images generated by the Stable Diffusion model or web crawled images and employ this data to learn a mapping function between SAM mask embeddings and object class labels. As a result, SAM, enabled with granularity-adjusted mask recognition, can be used for pixel-level semantic annotation purposes. We conducted experiments on the PASCAL VOC 2012 and COCO-80 datasets and observed a +17.95% and +5.17% increase in mIoU, respectively, compared to existing state-of-the-art methods when evaluated under our problem setting.
• Abstract（参考訳）: 近年のコンピュータビジョンの進歩は、主に学習ベースのシステムに依存しており、アノテーションを特殊なモデルを開発する原動力として活用している。 しかしながら、ピクセルレベルの情報をアノテートすることは、特に意味セグメンテーションにおいて、困難で労働集約的なタスクであり、自律的なプロセスの必要性を生じさせる。 本研究では,非ラベルデータに対するユーザ定義の粒度レベルでの意味セグメンテーションを,手作業による監督を必要とせずに提供し,セマンティックマスクアノテーション法におけるユニークな貢献を提供するグランサムを提案する。 具体的には,Segment Anything Model(SAM)を意味認識機能付きで実現し,手動による監督なしに画像のピクセルレベルのアノテーションを生成するアプローチを提案する。 そこで我々は,安定拡散モデルやWebクローリング画像によって生成された合成画像から意味情報を蓄積し,このデータを用いてSAMマスク埋め込みとオブジェクトクラスラベルのマッピング関数を学習する。 結果として、粒度調整マスク認識で使用可能なsamは、ピクセルレベルの意味的アノテーション目的に使用できる。 PASCAL VOC 2012 と COCO-80 のデータセットを用いて実験を行い,mIoU の約 17.95% と +5.17% の増加を観測した。

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