論文の概要: MST: Adaptive Multi-Scale Tokens Guided Interactive Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04403v2
• Date: Sat, 3 Feb 2024 03:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 03:17:12.391951
• Title: MST: Adaptive Multi-Scale Tokens Guided Interactive Segmentation
• Title（参考訳）: MST: インタラクティブセグメンテーションによる適応型マルチスケールトークン
• Authors: Long Xu, Shanghong Li, Yongquan Chen, Jun Luo, Shiwu Lai
• Abstract要約: 対話型セグメンテーションのための新しいマルチスケールトークン適応アルゴリズムを提案する。 マルチスケールトークンでトップk演算を行うことで、計算の複雑さが大幅に単純化される。 また,コントラスト損失に基づくトークン学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.46894039954642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactive segmentation has gained significant attention for its application in human-computer interaction and data annotation. To address the target scale variation issue in interactive segmentation, a novel multi-scale token adaptation algorithm is proposed. By performing top-k operations across multi-scale tokens, the computational complexity is greatly simplified while ensuring performance. To enhance the robustness of multi-scale token selection, we also propose a token learning algorithm based on contrastive loss. This algorithm can effectively improve the performance of multi-scale token adaptation. Extensive benchmarking shows that the algorithm achieves state-of-the-art (SOTA) performance, compared to current methods. An interactive demo and all reproducible codes will be released at https://github.com/hahamyt/mst.
• Abstract（参考訳）: 対話的セグメンテーションは、人間とコンピュータのインタラクションやデータアノテーションへの応用において大きな注目を集めている。 対話的セグメンテーションにおけるターゲットスケール変動問題に対処するために,新しいマルチスケールトークン適応アルゴリズムを提案する。 マルチスケールトークンをまたいでトップk操作を行うことで、計算の複雑さは性能を確保しながら大幅に単純化される。 また,マルチスケールトークン選択のロバスト性を高めるため,コントラスト損失に基づくトークン学習アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、マルチスケールトークン適応の性能を効果的に改善することができる。 大規模なベンチマークでは、現在の手法と比較して、アルゴリズムが最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成することが示されている。 インタラクティブなデモとすべての再現可能なコードは、https://github.com/hahamyt/mstで公開される。

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