論文の概要: Continual Segmentation with Disentangled Objectness Learning and Class Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03477v2
• Date: Thu, 14 Mar 2024 08:17:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-16 01:22:49.379738
• Title: Continual Segmentation with Disentangled Objectness Learning and Class Recognition
• Title（参考訳）: 絡み合った物体の学習とクラス認識による連続的セグメンテーション
• Authors: Yizheng Gong, Siyue Yu, Xiaoyang Wang, Jimin Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,CoMasTReを用いて連続的セグメンテーションを2段階に分割する手法を提案する。 CoMasTReは、2段階のセグメンタ学習クラスに依存しないマスクの提案を第1段階で使用し、認識は第2段階に留まる。 古いクラスの忘れを緩和するために,セグメンテーションに適した多ラベルクラスの蒸留戦略を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.23268063605072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most continual segmentation methods tackle the problem as a per-pixel classification task. However, such a paradigm is very challenging, and we find query-based segmenters with built-in objectness have inherent advantages compared with per-pixel ones, as objectness has strong transfer ability and forgetting resistance. Based on these findings, we propose CoMasTRe by disentangling continual segmentation into two stages: forgetting-resistant continual objectness learning and well-researched continual classification. CoMasTRe uses a two-stage segmenter learning class-agnostic mask proposals at the first stage and leaving recognition to the second stage. During continual learning, a simple but effective distillation is adopted to strengthen objectness. To further mitigate the forgetting of old classes, we design a multi-label class distillation strategy suited for segmentation. We assess the effectiveness of CoMasTRe on PASCAL VOC and ADE20K. Extensive experiments show that our method outperforms per-pixel and query-based methods on both datasets. Code will be available at https://github.com/jordangong/CoMasTRe.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの連続的なセグメンテーション手法は、ピクセル単位の分類タスクとしてこの問題に取り組む。 しかし、このようなパラダイムは非常に困難であり、オブジェクトが強い転送能力を持ち、抵抗を忘れてしまうため、内蔵されたオブジェクト性を持つクエリベースのセグメンタは、画素単位のセグメンタに比べて本質的に有利である。 そこで本研究では,連続的セグメンテーションを2段階に分けてCoMasTReを提案する。 CoMasTReは、2段階のセグメンタ学習クラスに依存しないマスクの提案を第1段階で使用し、認識は第2段階に留まる。 連続学習では、目的性を高めるため、単純だが効果的な蒸留法が採用される。 古いクラスの忘れを緩和するために,セグメンテーションに適した多ラベルクラスの蒸留戦略を設計する。 PASCAL VOCとADE20Kに対するCoMasTReの有効性を検討した。 大規模な実験により,本手法は両データセットにおいて画素ごと,クエリー毎の手法より優れていた。 コードはhttps://github.com/jordangong/CoMasTReで入手できる。

関連論文リスト

• MultIOD: Rehearsal-free Multihead Incremental Object Detector [17.236182938227163]
  本研究では,CenterNetに基づくクラスインクリメンタルオブジェクト検出器であるMultIODを提案する。 われわれは,まず学習したクラスと漸進的に学習したクラスの間で伝達学習を採用し,破滅的な忘れに対処した。 その結果,本手法は2つのPascal VOCデータセットの最先端手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T09:32:45Z)
• Boosting Semantic Segmentation from the Perspective of Explicit Class Embeddings [19.997929884477628]
  クラス埋め込みのメカニズムを探求し、クラスマスクに基づいてより明示的で意味のあるクラス埋め込みを生成することができるという知見を得る。 マルチステージ画像特徴との相互作用において,クラス埋め込みを明示的に獲得・拡張する新たなセグメンテーションパラダイムであるECENetを提案する。 ECENetはADE20Kデータセットよりもはるかに少ない計算コストでパフォーマンスを向上し、PASCAL-Contextデータセット上で新たな最先端結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:16:10Z)
• Learning Context-aware Classifier for Semantic Segmentation [88.88198210948426]
  本稿では,文脈認識型分類器の学習を通じて文脈ヒントを利用する。 本手法はモデルに依存しないため,ジェネリックセグメンテーションモデルにも容易に適用できる。 無視できる追加パラメータと+2%の推論時間だけで、小型モデルと大型モデルの両方で十分な性能向上が達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T07:00:35Z)
• CoMFormer: Continual Learning in Semantic and Panoptic Segmentation [45.66711231393775]
  セグメンテーションと汎視的セグメンテーションの両方で操作できる最初の連続学習モデルを提案する。 提案手法はトランスフォーマーアーキテクチャの特性を利用して,時間とともに新しいクラスを学習する。 私たちのCoMFormerは、古いクラスを忘れるだけでなく、より効果的に新しいクラスを学ぶことで、既存のすべてのベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T10:15:06Z)
• Continual Learning for Class- and Domain-Incremental Semantic Segmentation [0.0]
  本研究の目的は,セマンティックセグメンテーションの課題に対して,連続的なオブジェクト認識のための確立されたソリューションを評価し,適応させることである。 本研究は, 画像分類と比較して, 忘れの軽減に最も有効な手法が, セマンティックセグメンテーションのタスクの性質を変えることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T16:08:15Z)
• Discovering Object Masks with Transformers for Unsupervised Semantic Segmentation [75.00151934315967]
  MaskDistillは教師なしセマンティックセグメンテーションのための新しいフレームワークである。 我々のフレームワークは、低レベルの画像キューにラッチを付けず、オブジェクト中心のデータセットに限らない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T17:59:43Z)
• The Overlooked Classifier in Human-Object Interaction Recognition [82.20671129356037]
  クラス間の意味的相関を分類ヘッドにエンコードし,重みをHOIの言語埋め込みで初期化する。 我々は,LSE-Sign という新しい損失を,長い尾を持つデータセット上でのマルチラベル学習を強化するために提案する。 我々は,物体検出と人間のポーズを明確なマージンで求める最先端技術よりも優れた,検出不要なHOI分類を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T23:35:00Z)
• Joint Inductive and Transductive Learning for Video Object Segmentation [107.32760625159301]
  半教師付きオブジェクトセグメンテーションは、第1フレームのマスクだけを与えられたビデオシーケンスで対象オブジェクトをセグメンテーションするタスクである。 過去の最も優れた手法は、マッチングベースの帰納的推論やオンライン帰納的学習を採用していた。 本稿では,トランスダクティブ学習とインダクティブ学習を統合したフレームワークに統合し,それら間の補完を利用して,高精度かつ堅牢なビデオオブジェクトセグメンテーションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-08T16:25:48Z)
• SegmentMeIfYouCan: A Benchmark for Anomaly Segmentation [111.61261419566908]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は通常、閉集合のセマンティッククラスで訓練される。 未発見のオブジェクトを扱うには不備だ。 このような物体の検出と局在化は、自動運転の認識などの安全クリティカルなアプリケーションに不可欠です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T07:58:19Z)
• Dense Contrastive Learning for Self-Supervised Visual Pre-Training [102.15325936477362]
  入力画像の2つのビュー間の画素レベルでの差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分)を最適化することにより自己教師学習を実現する。 ベースライン法であるMoCo-v2と比較すると,計算オーバーヘッドは1%遅かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-18T08:42:32Z)

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。