論文の概要: OMH: Structured Sparsity via Optimally Matched Hierarchy for Unsupervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06546v2
• Date: Fri, 5 Apr 2024 12:35:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 18:16:01.316059
• Title: OMH: Structured Sparsity via Optimally Matched Hierarchy for Unsupervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: OMH: 教師なしセマンティックセグメンテーションのための最適整合階層による構造的疎結合
• Authors: Baran Ozaydin, Tong Zhang, Deblina Bhattacharjee, Sabine Süsstrunk, Mathieu Salzmann,
• Abstract要約: Un Semantic segmenting (USS)は、事前に定義されたラベルに頼ることなく、イメージをセグメント化する。 上記の問題を同時に解決するために,OMH (Optimally Matched Hierarchy) という新しいアプローチを導入する。 我々のOMHは既存のUSS法と比較して教師なしセグメンテーション性能がよい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.37484603556307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised Semantic Segmentation (USS) involves segmenting images without relying on predefined labels, aiming to alleviate the burden of extensive human labeling. Existing methods utilize features generated by self-supervised models and specific priors for clustering. However, their clustering objectives are not involved in the optimization of the features during training. Additionally, due to the lack of clear class definitions in USS, the resulting segments may not align well with the clustering objective. In this paper, we introduce a novel approach called Optimally Matched Hierarchy (OMH) to simultaneously address the above issues. The core of our method lies in imposing structured sparsity on the feature space, which allows the features to encode information with different levels of granularity. The structure of this sparsity stems from our hierarchy (OMH). To achieve this, we learn a soft but sparse hierarchy among parallel clusters through Optimal Transport. Our OMH yields better unsupervised segmentation performance compared to existing USS methods. Our extensive experiments demonstrate the benefits of OMH when utilizing our differentiable paradigm. We will make our code publicly available.
• Abstract（参考訳）: 教師なしセマンティックセグメンテーション (USS Semantic Segmentation) は、事前に定義されたラベルに頼ることなく、画像のセグメンテーションを行う。 既存の手法では、自己教師付きモデルとクラスタリングの特定の先行機能を利用する。 しかしながら、彼らのクラスタリングの目的は、トレーニング中の機能の最適化に関与していません。 さらに、USSの明確なクラス定義が欠如しているため、結果のセグメントはクラスタリングの目的とうまく一致しない可能性がある。 本稿では,OMH (Optimally Matched Hierarchy) と呼ばれる新しい手法を提案する。 提案手法のコアは,特徴空間に構造的空間を付与することにある。 この空間構造は階層構造(OMH)に由来する。 これを実現するために,並列クラスタ間のソフトだがスパースな階層構造をOptimal Transportを通して学習する。 我々のOMHは既存のUSS法と比較して教師なしセグメンテーション性能がよい。 我々はOMHの利点を多岐にわたる実験で実証した。 コードを公開します。

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