論文の概要: Placing Objects in Context via Inpainting for Out-of-distribution Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16392v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 18:19:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 01:45:18.244864
• Title: Placing Objects in Context via Inpainting for Out-of-distribution Segmentation
• Title（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション・セグメンテーションのためのインペインティングによるコンテキスト内オブジェクトの配置
• Authors: Pau de Jorge, Riccardo Volpi, Puneet K. Dokania, Philip H. S. Torr, Gregory Rogez,
• Abstract要約: コンテキスト内のオブジェクトの配置(POC)は、イメージにオブジェクトを現実的に追加するためのパイプラインである。 POCは任意の数のオブジェクトで任意のデータセットを拡張するために使用することができる。 本稿では,POC 生成データに基づく様々な異常セグメンテーションデータセットを提示し,最近の最先端の異常チューニング手法の性能向上を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.00092709848619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When deploying a semantic segmentation model into the real world, it will inevitably encounter semantic classes that were not seen during training. To ensure a safe deployment of such systems, it is crucial to accurately evaluate and improve their anomaly segmentation capabilities. However, acquiring and labelling semantic segmentation data is expensive and unanticipated conditions are long-tail and potentially hazardous. Indeed, existing anomaly segmentation datasets capture a limited number of anomalies, lack realism or have strong domain shifts. In this paper, we propose the Placing Objects in Context (POC) pipeline to realistically add any object into any image via diffusion models. POC can be used to easily extend any dataset with an arbitrary number of objects. In our experiments, we present different anomaly segmentation datasets based on POC-generated data and show that POC can improve the performance of recent state-of-the-art anomaly fine-tuning methods across several standardized benchmarks. POC is also effective for learning new classes. For example, we utilize it to augment Cityscapes samples by incorporating a subset of Pascal classes and demonstrate that models trained on such data achieve comparable performance to the Pascal-trained baseline. This corroborates the low synth2real gap of models trained on POC-generated images. Code: https://github.com/naver/poc
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションモデルを現実世界にデプロイする場合、トレーニング中に見られなかったセマンティッククラスに必然的に遭遇する。 このようなシステムの安全なデプロイを保証するためには,その異常セグメンテーション能力を正確に評価し,改善することが重要である。 しかし、セマンティックセグメンテーションデータの取得とラベル付けは高価であり、予測外の条件は長く、潜在的に危険である。 実際、既存の異常セグメンテーションデータセットは限られた数の異常をキャプチャし、リアリズムを欠いているか、強いドメインシフトを持っている。 本稿では,拡散モデルを用いて,任意のオブジェクトを任意の画像に現実的に付加する,コンテキストにおけるPlacing Objects in Context(POC)パイプラインを提案する。 POCは任意の数のオブジェクトで任意のデータセットを簡単に拡張するために使用することができる。 実験では,POC生成データに基づく様々な異常セグメンテーションデータセットを提示し,POCが最新の最先端の異常調整手法の性能を向上させることを示す。 POCは、新しいクラスを学ぶのにも有効である。 例えば、CityscapesのサンプルをPascalクラスのサブセットを組み込むことで強化し、そのようなデータに基づいてトレーニングされたモデルがPascalでトレーニングされたベースラインに匹敵するパフォーマンスを実現することを示す。 このことはPOC生成画像に基づいて訓練されたモデルの低シント2リアルギャップを裏付ける。 コード:https://github.com/naver/poc

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