論文の概要: Promoting Segment Anything Model towards Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00248v2
- Date: Fri, 22 Mar 2024 07:25:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 22:10:49.222781
- Title: Promoting Segment Anything Model towards Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation
- Title（参考訳）: 高精度ディコトコス画像セグメント化に向けたセグメンテーションモデルの提案
- Authors: Xianjie Liu, Keren Fu, Qijun Zhao,
- Abstract要約: 本研究では,高精度なオブジェクトセグメンテーションに向けてSAMを前進させるDisdis-SAMを提案する。
DIS-SAM は2段階のアプローチを採用し、SAM と DIS 専用の IS-Net を統合している。
DIS-SAM は SAM や HQ-SAM に比べて精度が大幅に向上している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.03947802006261
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Segment Anything Model (SAM) represents a significant breakthrough into foundation models for computer vision, providing a large-scale image segmentation model. However, despite SAM's zero-shot performance, its segmentation masks lack fine-grained details, particularly in accurately delineating object boundaries. We have high expectations regarding whether SAM, as a foundation model, can be improved towards highly accurate object segmentation, which is known as dichotomous image segmentation (DIS). To address this issue, we propose DIS-SAM, which advances SAM towards DIS with extremely accurate details. DIS-SAM is a framework specifically tailored for highly accurate segmentation, maintaining SAM's promptable design. DIS-SAM employs a two-stage approach, integrating SAM with a modified IS-Net dedicated to DIS. Despite its simplicity, DIS-SAM demonstrates significantly enhanced segmentation accuracy compared to SAM and HQ-SAM.
- Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)は、コンピュータビジョンの基礎モデルにおける重要なブレークスルーであり、大規模なイメージセグメンテーションモデルを提供する。
しかし、SAMのゼロショット性能にもかかわらず、そのセグメンテーションマスクは細部の詳細を欠いている。
我々は、SAMが基礎モデルとして、DIS(dichotomous image segmentation)と呼ばれる高い精度のオブジェクトセグメンテーションに改善できるかどうかを期待している。
この問題に対処するために, SAM を DIS へ拡張する DIS-SAM を提案する。
DIS-SAMは、SAMの迅速な設計を維持しながら、高度に正確なセグメンテーションに適したフレームワークである。
DIS-SAM は2段階のアプローチを採用し、SAM と DIS 専用の IS-Net を統合している。
DIS-SAM は SAM や HQ-SAM に比べて精度が大幅に向上している。
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