論文の概要: EAGLE: Eigen Aggregation Learning for Object-Centric Unsupervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01482v1
• Date: Sun, 3 Mar 2024 11:24:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 21:03:38.096787
• Title: EAGLE: Eigen Aggregation Learning for Object-Centric Unsupervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: EAGLE: オブジェクト中心の教師なしセマンティックセグメンテーションのための固有集約学習
• Authors: Chanyoung Kim, Woojung Han, Dayun Ju, Seong Jae Hwang
• Abstract要約: 意味的類似性行列から派生した固有ベイズを通して意味的および構造的手がかりを提供する手法であるEiCueを紹介する。 オブジェクトレベルの表現を画像内および画像間の整合性で学習する。 COCO-Stuff、Cityscapes、Potsdam-3データセットの実験では、最先端のUSSの結果が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.982285717206533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation has innately relied on extensive pixel-level labeled annotated data, leading to the emergence of unsupervised methodologies. Among them, leveraging self-supervised Vision Transformers for unsupervised semantic segmentation (USS) has been making steady progress with expressive deep features. Yet, for semantically segmenting images with complex objects, a predominant challenge remains: the lack of explicit object-level semantic encoding in patch-level features. This technical limitation often leads to inadequate segmentation of complex objects with diverse structures. To address this gap, we present a novel approach, EAGLE, which emphasizes object-centric representation learning for unsupervised semantic segmentation. Specifically, we introduce EiCue, a spectral technique providing semantic and structural cues through an eigenbasis derived from the semantic similarity matrix of deep image features and color affinity from an image. Further, by incorporating our object-centric contrastive loss with EiCue, we guide our model to learn object-level representations with intra- and inter-image object-feature consistency, thereby enhancing semantic accuracy. Extensive experiments on COCO-Stuff, Cityscapes, and Potsdam-3 datasets demonstrate the state-of-the-art USS results of EAGLE with accurate and consistent semantic segmentation across complex scenes.
• Abstract（参考訳）: セマンティクスのセグメンテーションは、ピクセルレベルのラベル付きアノテートデータに本質的に依存しており、教師なしの方法論が出現した。 その中では、教師なしセマンティックセグメンテーション(USS)に自己教師付きビジョントランスフォーマーを活用することで、表現力のある深い特徴で着実に進歩している。 しかし、複雑なオブジェクトでイメージをセグメンテーションする際、重要な課題は、パッチレベルの機能に明示的なオブジェクトレベルのセマンティックエンコーディングがないことである。 この技術的な制限は、しばしば多様な構造を持つ複雑なオブジェクトを不適切なセグメンテーションに導く。 このギャップに対処するために、教師なしセマンティックセグメンテーションのためのオブジェクト指向表現学習を強調する新しいアプローチであるEAGLEを提案する。 具体的には、深部画像の特徴と色親和性のセマンティック類似性行列から導かれる固有ベイジを通じて意味的および構造的手がかりを提供するスペクトル技術であるEiCueを紹介する。 さらに,EiCueにオブジェクト中心のコントラスト損失を組み込むことで,画像内および画像間のオブジェクト間整合性でオブジェクトレベルの表現を学習し,セマンティックな精度を向上させる。 COCO-Stuff、Cityscapes、Potsdam-3データセットに関する大規模な実験は、複雑なシーンにわたる正確で一貫したセマンティックセグメンテーションを備えたEAGLEの最先端のUSS結果を示している。

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