論文の概要: OBSeg: Accurate and Fast Instance Segmentation Framework Using Segmentation Foundation Models with Oriented Bounding Box Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08174v6
• Date: Sun, 29 Sep 2024 12:40:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:49.594392
• Title: OBSeg: Accurate and Fast Instance Segmentation Framework Using Segmentation Foundation Models with Oriented Bounding Box Prompts
• Title（参考訳）: OBSeg: Segmentation Foundation Models with Oriented Bounding Box Promptsを用いた高精度かつ高速な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、オブジェクト指向境界ボックス(OBB)を用いた正確かつ高速なインスタンスセグメンテーションフレームワークOBSegを提案する。 OBBは、まずOBBを検知し、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を細かなセグメンテーションのために予測する。 OBSegは、複数のデータセット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ます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.582483085163108
• License:
• Abstract: Instance segmentation in remote sensing images is a long-standing challenge. Since horizontal bounding boxes introduce many interference objects, oriented bounding boxes (OBBs) are usually used for instance identification. However, based on ``segmentation within bounding box'' paradigm, current instance segmentation methods using OBBs are overly dependent on bounding box detection performance. To tackle this problem, this paper proposes OBSeg, an accurate and fast instance segmentation framework using OBBs. OBSeg is based on box prompt-based segmentation foundation models (BSMs), e.g., Segment Anything Model. Specifically, OBSeg first detects OBBs to distinguish instances and provide coarse localization information. Then, it predicts OBB prompt-related masks for fine segmentation. Since OBBs only serve as prompts, OBSeg alleviates the over-dependence on bounding box detection performance of current instance segmentation methods using OBBs. Thanks to OBB prompts, OBSeg outperforms other current BSM-based methods using HBBs. In addition, to enable BSMs to handle OBB prompts, we propose a novel OBB prompt encoder. To make OBSeg more lightweight and further improve the performance of lightweight distilled BSMs, a Gaussian smoothing-based knowledge distillation method is introduced. Experiments demonstrate that OBSeg outperforms current instance segmentation methods on multiple datasets in terms of instance segmentation accuracy and has competitive inference speed. The code is available at https://github.com/zhen6618/OBBInstanceSegmentation.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像のインスタンスセグメンテーションは、長年の課題である。 水平バウンディングボックスは多くの干渉オブジェクトを導入しているため、通常、向き付けられたバウンディングボックス(OBB)がインスタンス識別に使用される。 しかし、''境界ボックス内でのセグメンテーション'のパラダイムに基づいて、OBBを使った現在のインスタンスセグメンテーションメソッドは、境界ボックス検出性能に過度に依存している。 本稿では,OBBを用いた高精度かつ高速なインスタンスセグメンテーションフレームワークOBSegを提案する。 OBSegはボックスプロンプトベースのセグメンテーション基盤モデル(BSM)に基づいている。 具体的には、OBSegが最初にOBBを検出し、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した。 OBBはプロンプトとしてのみ機能するため、OBSegは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。 OBBプロンプトのおかげで、OBSegはHBBを使った現在のBSMベースのメソッドよりも優れています。 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。 OBSegをより軽量化し, 軽量蒸留BSMの性能を向上させるため, ガウス平滑化に基づく知識蒸留法が導入された。 実験により、OBSegはインスタンスのセグメンテーション精度において、複数のデータセット上の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おり、競合する推論速度を持つことが示された。 コードはhttps://github.com/zhen6618/OBBInstanceSegmentationで入手できる。

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