論文の概要: Separate and Conquer: Decoupling Co-occurrence via Decomposition and Representation for Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18467v2
• Date: Thu, 29 Feb 2024 08:35:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 11:15:09.872913
• Title: Separate and Conquer: Decoupling Co-occurrence via Decomposition and Representation for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 分離と克服:弱い教師付き意味セグメンテーションのための分解と表現による共起の分離
• Authors: Zhiwei Yang, Kexue Fu, Minghong Duan, Linhao Qu, Shuo Wang, Zhijian Song
• Abstract要約: 画像空間と特徴空間の次元から共起する「分離コンカヤ」スキームSeCoを考案する。 画像空間では,イメージをパッチに分割することで,画像分解を伴う共起オブジェクトを分離することを提案する。 特徴空間において,多粒度知識コントラストを用いた意味表現の強化により,偽のアクティベーションを「一致」することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.27943352000152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attributed to the frequent coupling of co-occurring objects and the limited supervision from image-level labels, the challenging co-occurrence problem is widely present and leads to false activation of objects in weakly supervised semantic segmentation (WSSS). In this work, we devise a 'Separate and Conquer' scheme SeCo to tackle this issue from dimensions of image space and feature space. In the image space, we propose to 'separate' the co-occurring objects with image decomposition by subdividing images into patches. Importantly, we assign each patch a category tag from Class Activation Maps (CAMs), which spatially helps remove the co-context bias and guide the subsequent representation. In the feature space, we propose to 'conquer' the false activation by enhancing semantic representation with multi-granularity knowledge contrast. To this end, a dual-teacher-single-student architecture is designed and tag-guided contrast is conducted to guarantee the correctness of knowledge and further facilitate the discrepancy among co-occurring objects. We streamline the multi-staged WSSS pipeline end-to-end and tackle co-occurrence without external supervision. Extensive experiments are conducted, validating the efficiency of our method tackling co-occurrence and the superiority over previous single-staged and even multi-staged competitors on PASCAL VOC and MS COCO. Code will be available at https://github.com/zwyang6/SeCo.git.
• Abstract（参考訳）: 共起オブジェクトの頻繁な結合と画像レベルのラベルからの限定的な監督により、困難な共起問題は広く存在し、弱教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)におけるオブジェクトの誤活性化につながる。 本研究では,画像空間と特徴空間の次元からこの問題に取り組むために,セコの「分離・征服」スキームを考案する。 画像空間では,イメージをパッチに分割することで,画像分解を伴う共起オブジェクトを分離することを提案する。 重要なことは、各パッチがクラスアクティベーションマップ(CAM)からカテゴリタグを割り当てることである。 特徴空間において,多粒度知識コントラストを用いた意味表現の強化により,偽のアクティベーションを「一致」することを提案する。 この目的のために、デュアル教師・シングル学生アーキテクチャを設計し、タグ誘導コントラストを行い、知識の正しさを保証し、共起オブジェクト間の相違をさらに促進する。 マルチステージのWSSSパイプラインをエンドツーエンドで合理化し、外部の監視なしに共起に取り組みます。 また,本手法の有効性を検証し,パスカルvocとms cocoにおける先行単段および複数段の競合相手よりも優れていることを検証した。 コードはhttps://github.com/zwyang6/SeCo.gitで入手できる。

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