論文の概要: Boosting Few-Shot Semantic Segmentation Via Segment Anything Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09826v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 09:34:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 17:23:18.202565
• Title: Boosting Few-Shot Semantic Segmentation Via Segment Anything Model
• Title（参考訳）: segment anythingモデルによる少数ショット意味セグメンテーションの促進
• Authors: Chen-Bin Feng, Qi Lai, Kangdao Liu, Houcheng Su, Chi-Man Vong
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションでは、医用画像解析や画像編集といった下流作業には正確な予測マスクが不可欠である。 注釈付きデータがないため、少数ショットセマンティックセグメンテーション(FSS)は正確な輪郭を持つマスクを予測するのに不十分である。 本研究では,不正確な輪郭の問題に対処して,FSS法を高速化するFSS-SAMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.773067974503123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In semantic segmentation, accurate prediction masks are crucial for downstream tasks such as medical image analysis and image editing. Due to the lack of annotated data, few-shot semantic segmentation (FSS) performs poorly in predicting masks with precise contours. Recently, we have noticed that the large foundation model segment anything model (SAM) performs well in processing detailed features. Inspired by SAM, we propose FSS-SAM to boost FSS methods by addressing the issue of inaccurate contour. The FSS-SAM is training-free. It works as a post-processing tool for any FSS methods and can improve the accuracy of predicted masks. Specifically, we use predicted masks from FSS methods to generate prompts and then use SAM to predict new masks. To avoid predicting wrong masks with SAM, we propose a prediction result selection (PRS) algorithm. The algorithm can remarkably decrease wrong predictions. Experiment results on public datasets show that our method is superior to base FSS methods in both quantitative and qualitative aspects.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションでは、正確な予測マスクが医療画像解析や画像編集などの下流タスクに不可欠である。 注釈付きデータの欠如により、少数の意味セマンティクスセグメンテーション(fss)は正確な輪郭を持つマスクの予測が不十分である。 近年,大規模な基盤モデルセグメントモデル (SAM) が詳細な特徴の処理に優れていることに気付いた。 SAMにインスパイアされたFSS-SAMは,不正確な輪郭の問題に対処し,FSS法を高速化する。 FSS-SAMはトレーニング不要。 FSSメソッドの処理後ツールとして機能し、予測されたマスクの精度を向上させることができる。 具体的には、FSS法による予測マスクを用いてプロンプトを生成し、SAMを用いて新しいマスクを予測する。 SAMを用いて間違ったマスクの予測を避けるために,予測結果選択(PRS)アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは誤った予測を著しく減らすことができる。 実験結果から,本手法は定量的および定性的両面において基礎的FSS法よりも優れていることがわかった。

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