論文の概要: Boosting Few-Shot Segmentation via Instance-Aware Data Augmentation and Local Consensus Guided Cross Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09866v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 10:29:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 17:11:27.332186
• Title: Boosting Few-Shot Segmentation via Instance-Aware Data Augmentation and Local Consensus Guided Cross Attention
• Title（参考訳）: インスタンス対応データ拡張とローカルコンセンサスガイドによるFew-Shotセグメンテーションの促進
• Authors: Li Guo, Haoming Liu, Yuxuan Xia, Chengyu Zhang, Xiaochen Lu
• Abstract要約: 少ないショットセグメンテーションは、注釈付き画像のみを提供する新しいタスクに迅速に適応できるセグメンテーションモデルをトレーニングすることを目的としている。 本稿では,対象オブジェクトの相対的サイズに基づいて,サポートイメージを拡大するIDA戦略を提案する。 提案したIDAは,サポートセットの多様性を効果的に向上し,サポートイメージとクエリイメージ間の分散一貫性を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.939095881813804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot segmentation aims to train a segmentation model that can fast adapt to a novel task for which only a few annotated images are provided. Most recent models have adopted a prototype-based paradigm for few-shot inference. These approaches may have limited generalization capacity beyond the standard 1- or 5-shot settings. In this paper, we closely examine and reevaluate the fine-tuning based learning scheme that fine-tunes the classification layer of a deep segmentation network pre-trained on diverse base classes. To improve the generalizability of the classification layer optimized with sparsely annotated samples, we introduce an instance-aware data augmentation (IDA) strategy that augments the support images based on the relative sizes of the target objects. The proposed IDA effectively increases the support set's diversity and promotes the distribution consistency between support and query images. On the other hand, the large visual difference between query and support images may hinder knowledge transfer and cripple the segmentation performance. To cope with this challenge, we introduce the local consensus guided cross attention (LCCA) to align the query feature with support features based on their dense correlation, further improving the model's generalizability to the query image. The significant performance improvements on the standard few-shot segmentation benchmarks PASCAL-$5^i$ and COCO-$20^i$ verify the efficacy of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 少ないショットセグメンテーションは、注釈付き画像のみを提供する新しいタスクに迅速に適応できるセグメンテーションモデルをトレーニングすることを目的としている。 最近のモデルでは、数発の推論にプロトタイプベースのパラダイムを採用している。 これらのアプローチは、標準の1ショットや5ショット以上の一般化能力に制限がある。 本稿では,様々な基礎クラスで事前学習したディープセグメンテーションネットワークの分類層を微調整する微調整型学習手法について,精査と再評価を行う。 sparsely annotated sampleで最適化された分類層の一般化性を向上させるために,対象オブジェクトの相対サイズに基づいてサポート画像を拡張するインスタンスアウェアデータ拡張(ida)戦略を導入する。 提案したIDAは,サポートセットの多様性を効果的に向上し,サポートイメージとクエリイメージ間の分散一貫性を促進する。 一方,問合せ画像とサポート画像の視覚差が大きいため,知識伝達が阻害され,セグメンテーション性能が低下する可能性がある。 この課題に対処するため,我々は,局所的コンセンサス誘導クロスアテンション (lcca) を導入することで,クエリの特徴を,その密接な相関に基づくサポート機能と整合させ,クエリ画像に対するモデルの一般化性をさらに向上させる。 PASCAL-$5^i$およびCOCO-$20^i$の標準ショットセグメンテーションベンチマークの性能改善は,提案手法の有効性を検証する。

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