論文の概要: A Unified Instance Segmentation Framework for Completely Occluded Objects and Dense Objects in Robot Vision Measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08174v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 02:06:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 00:09:32.457532
• Title: A Unified Instance Segmentation Framework for Completely Occluded Objects and Dense Objects in Robot Vision Measurement
• Title（参考訳）: ロボットビジョン計測における完全付加物体と高密度物体の統一インスタンスセグメンテーションフレームワーク
• Authors: Zhen Zhou, Junfeng Fan, Yunkai Ma, Sihan Zhao, Fengshui Jing, Min Tan
• Abstract要約: 本稿では,一貫した粗大なインスタンスセグメンテーションフレームワークCFNetを提案する。 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)を使用する。 CFNetは、産業用と公共用両方のデータセットにおいて、現在のインスタンスセグメンテーションメソッドよりも優れています。
• 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: Instance segmentation for completely occluded objects and dense objects in robot vision measurement are two challenging tasks. To uniformly deal with them, this paper proposes a unified coarse-to-fine instance segmentation framework, CFNet, which uses box prompt-based segmentation foundation models (BSMs), e.g., Segment Anything Model. 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. CFNet performs instance segmentation with OBBs that only contain partial object boundaries on occluders to predict occluded object instances, which overcomes the difficulty of existing amodal instance segmentation methods in directly predicting occluded objects. In addition, since OBBs only serve as prompts, CFNet alleviates the over-dependence on bounding box detection performance of current instance segmentation methods using OBBs for dense objects. Moreover, to enable BSMs to handle OBB prompts, we propose a novel OBB prompt encoder. To make CFNet more lightweight, we perform knowledge distillation on it and introduce a Gaussian label smoothing method for teacher model outputs. Experiments demonstrate that CFNet outperforms current instance segmentation methods on both industrial and public datasets. The code is available at https://github.com/zhen6618/OBBInstanceSegmentation.
• Abstract（参考訳）: ロボットの視覚計測における完全に閉ざされた物体と密集した物体のインスタンスセグメンテーションは2つの課題である。 そこで本稿では,これらを統一的に扱うために,box prompt-based segmentation foundation model (bsms) を用いた粒度から粒度までのインスタンスセグメンテーションフレームワーク 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。 CFNet は OBB でインスタンスセグメンテーションを行うが、OBB では OBB は OOCCuder 上の部分的なオブジェクト境界のみを含んでおり、OOCCud オブジェクトの直接予測における既存の Amodal インスタンスセグメンテーションメソッドの難しさを克服している。 さらに、OBBはプロンプトとしてのみ機能するため、CFNetは高密度オブジェクトに対するOBBを用いた現在のインスタンスセグメンテーションメソッドのバウンディングボックス検出性能の過依存性を軽減する。 さらに,BSM が OBB プロンプトを扱えるようにするために,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,知識蒸留を行い,教師モデル出力に対するガウスラベル平滑化手法を導入する。 実験によりcfnetは、産業用と公共のデータセットの両方で現在のインスタンスセグメンテーションメソッドよりも優れていることが示されている。 コードはhttps://github.com/zhen6618/OBBInstanceSegmentationで入手できる。

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