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/2402.18467v3
• Date: Thu, 21 Mar 2024 14:33:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 18:58:05.419118
• Title: Separate and Conquer: Decoupling Co-occurrence via Decomposition and Representation for Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 分離と畳み込み--分割と表現による重み付きセマンティックセマンティックセグメンテーションにおける共起の分離と表現
• Authors: Zhiwei Yang, Kexue Fu, Minghong Duan, Linhao Qu, Shuo Wang, Zhijian Song,
• Abstract要約: 画像レベルのラベルを持つ弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス(WSSS)は、高密度アノテーションなしでセマンティクスタスクを実現することを目的としている。 共起問題は広く存在し、WSSSにおけるオブジェクトの誤活性化につながる。 画像空間と特徴空間の次元からこの問題に対処する'分離・コンカ'スキームSeCoを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.419786126791369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised semantic segmentation (WSSS) with image-level labels aims to achieve segmentation tasks without dense annotations. However, 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 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, which guarantee the correctness of knowledge and further facilitate the discrepancy among co-contexts. We streamline the multi-staged WSSS pipeline end-to-end and tackle this issue without external supervision. Extensive experiments are conducted, validating the efficiency of our method and the superiority over previous single-staged and even multi-staged competitors on PASCAL VOC and MS COCO. Code is available at https://github.com/zwyang6/SeCo.git.
• Abstract（参考訳）: 画像レベルのラベルを持つ弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス(WSSS)は、高密度アノテーションなしでセマンティクスタスクを実現することを目的としている。 しかし、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のため、難解な共起問題は広く存在し、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対処するために、SeCoの「分離コンバータ」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、知識の正しさを保証し、ココンテクスト間の相違を一層促進するデュアル教師・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う。 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、外部の監視なしにこの問題に対処します。 PASCAL VOCおよびMS COCOにおいて,従来の単段・多段コンペティタよりも効率と優位性を検証した。 コードはhttps://github.com/zwyang6/SeCo.gitで入手できる。

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