論文の概要: Adapt Before Comparison: A New Perspective on Cross-Domain Few-Shot Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17614v2
- Date: Fri, 17 May 2024 17:25:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 18:22:03.498652
- Title: Adapt Before Comparison: A New Perspective on Cross-Domain Few-Shot Segmentation
- Title（参考訳）: Adapt Before Comparison: クロスドメインなFew-Shotセグメンテーションの新しい視点
- Authors: Jonas Herzog,
- Abstract要約: クロスドメイン小ショットセグメンテーション (CD-FSS) が登場した。
テスト時間タスク適応がCD-FSSの成功の鍵であることを示す。
テスト時にラベル付きサンプル以外の画像は使用しないが,CD-FSSでは新たな最先端性能を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Few-shot segmentation performance declines substantially when facing images from a domain different than the training domain, effectively limiting real-world use cases. To alleviate this, recently cross-domain few-shot segmentation (CD-FSS) has emerged. Works that address this task mainly attempted to learn segmentation on a source domain in a manner that generalizes across domains. Surprisingly, we can outperform these approaches while eliminating the training stage and removing their main segmentation network. We show test-time task-adaption is the key for successful CD-FSS instead. Task-adaption is achieved by appending small networks to the feature pyramid of a conventionally classification-pretrained backbone. To avoid overfitting to the few labeled samples in supervised fine-tuning, consistency across augmented views of input images serves as guidance while learning the parameters of the attached layers. Despite our self-restriction not to use any images other than the few labeled samples at test time, we achieve new state-of-the-art performance in CD-FSS, evidencing the need to rethink approaches for the task.
- Abstract（参考訳）: トレーニングドメインとは異なる領域からのイメージに直面すると、ショットセグメンテーションのパフォーマンスは大幅に低下し、現実のユースケースを効果的に制限する。
この問題を軽減するために、最近クロスドメインのマイクロショットセグメンテーション(CD-FSS)が登場した。
このタスクに対処する作業は、主に、ドメインをまたいで一般化する方法で、ソースドメインのセグメンテーションを学習しようと試みた。
驚くべきことに、トレーニングステージを排除し、メインセグメンテーションネットワークを削除しながら、これらのアプローチを上回ります。
テストタイムのタスク適応がCD-FSSの成功の鍵であることを示す。
タスク適応は、従来の分類済みのバックボーンの特徴ピラミッドに小さなネットワークを追加することで達成される。
教師付き微調整において、少数のラベル付きサンプルに過度に適合しないように、付加された層のパラメータを学習しながら、入力画像の強化ビュー間の一貫性がガイダンスとして機能する。
テスト時にラベル付きサンプル以外の画像は使用しないという自己制限にもかかわらず、我々はCD-FSSの最先端のパフォーマンスを新たに達成し、タスクのアプローチを再考する必要性を認識します。
関連論文リスト
- Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation via Doubly Matching Transformation [26.788260801305974]
Cross-Domain Few-shot Semantic (CD-FSS)は、いくつかのラベル付きイメージで異なるドメインからクラスをセグメントできる一般化モデルのトレーニングを目的としている。
従来の研究は、CD-FSSに対処する際の特徴変換の有効性を証明してきた。
本稿では、この問題を解決するために、DMTNet(Doubly Matching Transformation-based Network)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T06:47:43Z) - Boosting Few-Shot Segmentation via Instance-Aware Data Augmentation and
Local Consensus Guided Cross Attention [7.939095881813804]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-18T10:29:10Z) - Location-Aware Self-Supervised Transformers [74.76585889813207]
画像部品の相対的な位置を予測し,セマンティックセグメンテーションのためのネットワークを事前訓練する。
参照パッチのサブセットを問合せのサブセットにマスキングすることで,タスクの難しさを制御します。
実験により,この位置認識事前学習が,いくつかの難解なセマンティックセグメンテーションベンチマークに競合する表現をもたらすことが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-05T16:24:29Z) - Cross-domain Few-shot Segmentation with Transductive Fine-tuning [29.81009103722184]
本稿では,数ショットの条件下でのクエリ画像の集合に基づいて,ベースモデルをトランスダクティブに微調整することを提案する。
提案手法は,すべてのクロスドメインタスクにおいて,FSSモデルの性能を一貫して,かつ著しく向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-27T06:44:41Z) - Disentangled Feature Representation for Few-shot Image Classification [64.40410801469106]
そこで本研究では,DFRと呼ばれる新しいDistangled Feature Representationフレームワークを提案する。
DFRは、分類枝によってモデル化される識別的特徴を、変動枝のクラス非関連成分から適応的に分離することができる。
一般的に、一般的な深層数ショット学習手法のほとんどが分類ブランチとしてプラグインできるため、DFRは様々な数ショットタスクのパフォーマンスを向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-26T09:53:11Z) - Self-Supervision & Meta-Learning for One-Shot Unsupervised Cross-Domain
Detection [0.0]
本研究では, 対象サンプルを1つだけ使用して, ドメイン間の教師なし適応を実現できるオブジェクト検出アルゴリズムを提案する。
メタラーニングを利用して、単サンプルのクロスドメイン学習エピソードをシミュレートし、テスト条件の整合性を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-07T10:33:04Z) - Towards Unsupervised Sketch-based Image Retrieval [126.77787336692802]
本稿では,教師なし表現学習とスケッチ写真領域アライメントを同時に行う新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは,新しい教師なし設定では優れた性能を達成し,ゼロショット設定では最先端以上の性能を発揮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-18T02:38:22Z) - SCNet: Enhancing Few-Shot Semantic Segmentation by Self-Contrastive
Background Prototypes [56.387647750094466]
Few-shot セマンティックセマンティックセマンティクスは,クエリイメージ内の新規クラスオブジェクトを,アノテーション付きの例で分割することを目的としている。
先進的なソリューションのほとんどは、各ピクセルを学習した前景のプロトタイプに合わせることでセグメンテーションを行うメトリクス学習フレームワークを利用している。
このフレームワークは、前景プロトタイプのみとのサンプルペアの不完全な構築のために偏った分類に苦しんでいます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-19T11:21:47Z) - A Few Guidelines for Incremental Few-Shot Segmentation [57.34237650765928]
事前訓練されたセグメンテーションモデルと、新しいクラスを含む画像が少ないことを前提として、我々が目指すのは、以前に見たセグメンテーション能力を維持しながら、新しいクラスをセグメンテーションすることである。
このシナリオにおけるエンド・ツー・エンドのトレーニングの主な問題はどのようなものかを示します。
一 バッチ正規化統計を、バッチ正規化で修正できる新しいクラスへ向けての漂流すること。
二 旧クラスの忘れ物 正規化戦略で解決できるもの。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-30T20:45:56Z) - CRNet: Cross-Reference Networks for Few-Shot Segmentation [59.85183776573642]
少ないショットセグメンテーションは、少数のトレーニングイメージを持つ新しいクラスに一般化できるセグメンテーションモデルを学ぶことを目的としている。
相互参照機構により、我々のネットワークは2つの画像に共起する物体をよりよく見つけることができる。
PASCAL VOC 2012データセットの実験は、我々のネットワークが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-24T04:55:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。