論文の概要: SegRefiner: Towards Model-Agnostic Segmentation Refinement with Discrete Diffusion Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12425v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 18:53:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 14:27:57.679975
• Title: SegRefiner: Towards Model-Agnostic Segmentation Refinement with Discrete Diffusion Process
• Title（参考訳）: SegRefiner:離散拡散プロセスによるモデル非依存セグメンテーションリファインメントを目指して
• Authors: Mengyu Wang, Henghui Ding, Jun Hao Liew, Jiajun Liu, Yao Zhao and Yunchao Wei
• Abstract要約: そこで我々は,異なるセグメンテーションモデルによって生成されるオブジェクトマスクの品質を高めるために,SegRefinerと呼ばれるモデルに依存しないソリューションを提案する。 SegRefinerは粗いマスクを入力として取り、離散拡散プロセスを用いてそれらを洗練する。 さまざまな種類の粗いマスクにわたるセグメンテーションメトリックとバウンダリメトリックの両方を一貫して改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.18226145874007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we explore a principal way to enhance the quality of object masks produced by different segmentation models. We propose a model-agnostic solution called SegRefiner, which offers a novel perspective on this problem by interpreting segmentation refinement as a data generation process. As a result, the refinement process can be smoothly implemented through a series of denoising diffusion steps. Specifically, SegRefiner takes coarse masks as inputs and refines them using a discrete diffusion process. By predicting the label and corresponding states-transition probabilities for each pixel, SegRefiner progressively refines the noisy masks in a conditional denoising manner. To assess the effectiveness of SegRefiner, we conduct comprehensive experiments on various segmentation tasks, including semantic segmentation, instance segmentation, and dichotomous image segmentation. The results demonstrate the superiority of our SegRefiner from multiple aspects. Firstly, it consistently improves both the segmentation metrics and boundary metrics across different types of coarse masks. Secondly, it outperforms previous model-agnostic refinement methods by a significant margin. Lastly, it exhibits a strong capability to capture extremely fine details when refining high-resolution images. The source code and trained models are available at https://github.com/MengyuWang826/SegRefiner.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異なるセグメンテーションモデルにより生成されたオブジェクトマスクの品質を高めるための主要な方法を検討する。 本稿では,セグメンテーションの洗練をデータ生成プロセスとして解釈することで,この問題に対する新たな視点を提供するSegRefinerというモデルに依存しないソリューションを提案する。 これにより、一連の消音拡散ステップを通じて微細化処理を円滑に行うことができる。 具体的には、segrefinerは粗いマスクを入力として、離散拡散プロセスを用いて精製する。 各画素のラベル及び対応する状態遷移確率を予測することにより、segrefinerは雑音マスクを条件付きで段階的に洗練する。 segrefinerの有効性を評価するために,セマンティクスセグメンテーション,インスタンスセグメンテーション,二分法画像セグメンテーションなどの様々なセグメンテーションタスクについて総合的な実験を行った。 その結果、複数の側面からSegRefinerの優位性が示された。 まず、さまざまな種類の粗いマスクにわたるセグメンテーションメトリクスとバウンダリメトリクスの両方を一貫して改善する。 第2に、従来のモデル非依存なリファインメントメソッドをかなりのマージンで上回っている。 最後に、高解像度画像を精細化する際、非常に細部を捉えることができる。 ソースコードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/mengyuwang826/segrefinerで入手できる。

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