論文の概要: Completely Occluded and Dense Object Instance Segmentation Using Box
Prompt-Based Segmentation Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08174v1
- Date: Tue, 16 Jan 2024 07:33:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 14:49:42.582381
- Title: Completely Occluded and Dense Object Instance Segmentation Using Box
Prompt-Based Segmentation Foundation Models
- Title（参考訳）: Box Prompt-based Segmentation Foundation Model を用いたオブジェクトインスタンスの完全付加・拡張
- Authors: Zhen Zhou, Junfeng Fan, Yunkai Ma, Sihan Zhao, Fengshui Jing, Min Tan
- Abstract要約: CFNetは、完全に隠蔽された高密度オブジェクトのための粗いISフレームワークである。
ボックスプロンプトベースのセグメンテーション基礎モデル(BSM)に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.974903220611366
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Completely occluded and dense object instance segmentation (IS) is an
important and challenging task. Although current amodal IS methods can predict
invisible regions of occluded objects, they are difficult to directly predict
completely occluded objects. For dense object IS, existing box-based methods
are overly dependent on the performance of bounding box detection. In this
paper, we propose CFNet, a coarse-to-fine IS framework for completely occluded
and dense objects, which is based on box prompt-based segmentation foundation
models (BSMs). Specifically, CFNet first detects oriented bounding boxes (OBBs)
to distinguish instances and provide coarse localization information. Then, it
predicts OBB prompt-related masks for fine segmentation. To predict completely
occluded object instances, CFNet performs IS on occluders and utilizes prior
geometric properties, which overcomes the difficulty of directly predicting
completely occluded object instances. Furthermore, based on BSMs, CFNet reduces
the dependence on bounding box detection performance, improving dense object IS
performance. Moreover, we propose a novel OBB prompt encoder for BSMs. To make
CFNet more lightweight, we perform knowledge distillation on it and introduce a
Gaussian smoothing method for teacher targets. Experimental results demonstrate
that CFNet achieves the best performance on both industrial and publicly
available datasets.
- Abstract（参考訳）: 完全に隠蔽され、密集したオブジェクトインスタンスセグメンテーション(IS)は重要かつ困難なタスクである。
現在のアモーダルIS法は、隠蔽対象の見えない領域を予測できるが、完全に隠蔽対象を直接予測することは困難である。
密度の高いオブジェクトの場合、既存のboxベースのメソッドは、バウンディングボックス検出の性能に過度に依存する。
本稿では,箱型プロンプトベースセグメンテーション基盤モデル(bsms)に基づく,完全にオクルードで密接なオブジェクトのための粗いisフレームワークであるcfnetを提案する。
具体的には、cfnetは最初に向き付けられた境界ボックス(obbs)を検出してインスタンスを識別し、粗いローカライゼーション情報を提供する。
次に,OBBプロンプト関連マスクの微細セグメンテーションを予測する。
完全に隠蔽されたオブジェクトインスタンスを予測するため、CFNetはOccluder上でISを実行し、それ以前の幾何学的特性を利用する。
さらに、BSMに基づいて、CFNetはバウンディングボックス検出性能への依存を低減し、高密度オブジェクトIS性能を向上させる。
さらに,BSMのための新しいOBBプロンプトエンコーダを提案する。
CFNetをより軽量にするために,知識蒸留を行い,教師対象に対するガウス的平滑化手法を導入する。
実験の結果,CFNetは産業用および公用両方のデータセット上で最高の性能を発揮することがわかった。
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