論文の概要: Region-Based Representations Revisited

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02352v3
• Date: Fri, 26 Apr 2024 19:53:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 23:45:39.108139
• Title: Region-Based Representations Revisited
• Title（参考訳）: 地域的表現の再考
• Authors: Michal Shlapentokh-Rothman, Ansel Blume, Yao Xiao, Yuqun Wu, Sethuraman T V, Heyi Tao, Jae Yong Lee, Wilfredo Torres, Yu-Xiong Wang, Derek Hoiem,
• Abstract要約: SAMのような最近のクラスに依存しないセグメンタは、DINOv2のような強力な教師なし表現と効果的に組み合わせることができることを示す。 表現のコンパクトさは、多くの画像にまたがる推論を必要とするビデオ解析や他の問題にも適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.01784145403097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate whether region-based representations are effective for recognition. Regions were once a mainstay in recognition approaches, but pixel and patch-based features are now used almost exclusively. We show that recent class-agnostic segmenters like SAM can be effectively combined with strong unsupervised representations like DINOv2 and used for a wide variety of tasks, including semantic segmentation, object-based image retrieval, and multi-image analysis. Once the masks and features are extracted, these representations, even with linear decoders, enable competitive performance, making them well suited to applications that require custom queries. The compactness of the representation also makes it well-suited to video analysis and other problems requiring inference across many images.
• Abstract（参考訳）: 地域ベース表現が認識に有効かどうかを検討する。 リージョンは、かつては認識アプローチのメインステイだったが、ピクセルとパッチベースの機能は、ほぼ完全に使用されている。 近年のSAMのようなクラスに依存しないセグメンタは,DINOv2のような強力な教師なし表現と効果的に結合することができ,セグメンテーションやオブジェクトベース画像検索,マルチイメージ解析など,多種多様なタスクに利用できることを示す。 仮面と特徴が抽出されると、これらの表現は線形デコーダを使っても競合性能を実現し、カスタムクエリを必要とするアプリケーションに適している。 表現のコンパクトさは、多くの画像にまたがる推論を必要とするビデオ解析や他の問題にも適している。

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