論文の概要: Cross-Domain Few-Shot Segmentation via Iterative Support-Query Correspondence Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08407v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 14:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 13:51:14.799939
• Title: Cross-Domain Few-Shot Segmentation via Iterative Support-Query Correspondence Mining
• Title（参考訳）: 反復的サポートクエリ対応マイニングによるクロスドメインFew-Shotセグメンテーション
• Authors: Jiahao Nie, Yun Xing, Gongjie Zhang, Pei Yan, Aoran Xiao, Yap-Peng Tan, Alex C. Kot and Shijian Lu
• Abstract要約: Cross-Domain Few-Shots (CD-FSS) は、限定された例のみを用いて、異なるドメインから新しいカテゴリを分割するという課題を提起する。 本稿では,CD-FSSの課題に対処する新しいクロスドメイン微調整手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.09446228688559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-Domain Few-Shot Segmentation (CD-FSS) poses the challenge of segmenting novel categories from a distinct domain using only limited exemplars. In this paper, we undertake a comprehensive study of CD-FSS and uncover two crucial insights: (i) the necessity of a fine-tuning stage to effectively transfer the learned meta-knowledge across domains, and (ii) the overfitting risk during the na\"ive fine-tuning due to the scarcity of novel category examples. With these insights, we propose a novel cross-domain fine-tuning strategy that addresses the challenging CD-FSS tasks. We first design Bi-directional Few-shot Prediction (BFP), which establishes support-query correspondence in a bi-directional manner, crafting augmented supervision to reduce the overfitting risk. Then we further extend BFP into Iterative Few-shot Adaptor (IFA), which is a recursive framework to capture the support-query correspondence iteratively, targeting maximal exploitation of supervisory signals from the sparse novel category samples. Extensive empirical evaluations show that our method significantly outperforms the state-of-the-arts (+7.8\%), which verifies that IFA tackles the cross-domain challenges and mitigates the overfitting simultaneously. Code will be made available.
• Abstract（参考訳）: CD-FSS (Cross-Domain Few-Shot Segmentation) は、限定的な例のみを用いて、異なるドメインから新しいカテゴリを分割するという課題を提起する。 本稿ではCD-FSSの総合的研究を行い、2つの重要な知見を明らかにする。 (i)学習したメタ知識をドメイン間で効果的に伝達するための微調整段階の必要性、 (ii)新規なカテゴリー例の不足によるna\"ive fine-tuning中の過適合リスク。 そこで本研究では,CD-FSSの課題に対処するクロスドメイン微調整手法を提案する。 我々はまず,双方向でサポートクエリ対応を確立するBFP(Bi-directional Few-shot Prediction)を設計し,オーバーフィッティングリスクを低減するために,補助的な監視を行う。 さらにbfpを反復的少数ショット適応器(ifa)に拡張し,補助クエリ対応を反復的に捉えるための再帰的フレームワークとして,疎新なカテゴリサンプルからの監視信号の最大活用を目標とした。 広範な経験的評価により,ifa がクロスドメインの課題に取り組み,同時にオーバーフィッティングを軽減できることを検証するため,本手法が最先端(+7.8\%)を著しく上回っていることが示された。 コードは利用可能になる。

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