論文の概要: Benchmarking and Analysis of Unsupervised Object Segmentation from Real-world Single Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04947v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 10:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 15:23:30.442949
• Title: Benchmarking and Analysis of Unsupervised Object Segmentation from Real-world Single Images
• Title（参考訳）: 実世界単一画像からの教師なしオブジェクトセグメンテーションのベンチマークと解析
• Authors: Yafei Yang, Bo Yang
• Abstract要約: 本研究では,既存の教師なしモデルが現実世界の画像に挑戦する上での有効性について検討する。 既存の教師なしモデルでは、実世界の画像にジェネリックオブジェクトを分割できないことがわかった。 我々の研究結果は、将来の研究はネットワーク設計におけるより明示的なオブジェクト指向バイアスを利用するべきであることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.848868644753519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study the problem of unsupervised object segmentation from single images. We do not introduce a new algorithm, but systematically investigate the effectiveness of existing unsupervised models on challenging real-world images. We first introduce seven complexity factors to quantitatively measure the distributions of background and foreground object biases in appearance and geometry for datasets with human annotations. With the aid of these factors, we empirically find that, not surprisingly, existing unsupervised models fail to segment generic objects in real-world images, although they can easily achieve excellent performance on numerous simple synthetic datasets, due to the vast gap in objectness biases between synthetic and real images. By conducting extensive experiments on multiple groups of ablated real-world datasets, we ultimately find that the key factors underlying the failure of existing unsupervised models on real-world images are the challenging distributions of background and foreground object biases in appearance and geometry. Because of this, the inductive biases introduced in existing unsupervised models can hardly capture the diverse object distributions. Our research results suggest that future work should exploit more explicit objectness biases in the network design.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単一画像からの教師なしオブジェクトセグメンテーションの問題について検討する。 我々は,新しいアルゴリズムを導入するのではなく,既存の教師なしモデルが現実世界の画像に挑戦する上での有効性を体系的に検討する。 まず,人間のアノテーションを用いたデータセットの外観と幾何学における背景および前景オブジェクトの偏りの分布を定量的に測定する7つの複雑性因子を導入する。 これらの要因の助けを借りて、既存の教師なしモデルでは、実世界の画像に汎用オブジェクトをセグメント化できないことには驚きはないが、合成データと実画像のオブジェクト性バイアスの差が大きいため、多数の単純な合成データセットで優れたパフォーマンスを実現することは容易である。 改良された実世界のデータセットの複数のグループに対して広範な実験を行うことで、実世界の画像上の既存の教師なしモデルの失敗の根底にある重要な要因は、外観と幾何学における背景および前景のオブジェクトバイアスの難しい分布であることがわかった。 このため、既存の教師なしモデルで導入された帰納的バイアスは、多様なオブジェクト分布を捉えられない。 我々の研究結果は、将来の研究はネットワーク設計におけるより明示的なオブジェクト指向バイアスを利用するべきであることを示唆している。

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