論文の概要: Open-World Semantic Segmentation Including Class Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07532v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 11:11:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:52:44.909968
• Title: Open-World Semantic Segmentation Including Class Similarity
• Title（参考訳）: クラス類似性を含むオープンワールド意味セグメンテーション
• Authors: Matteo Sodano, Federico Magistri, Lucas Nunes, Jens Behley, Cyrill Stachniss
• Abstract要約: 本論文は, オープンワールドのセマンティックセマンティックセグメンテーション, すなわち, トレーニング中に未確認の物体を解釈する画像データの変種に対処する。 本稿では,クローズドワールドのセマンティックセグメンテーションを正確に行う新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.799000996671975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interpreting camera data is key for autonomously acting systems, such as autonomous vehicles. Vision systems that operate in real-world environments must be able to understand their surroundings and need the ability to deal with novel situations. This paper tackles open-world semantic segmentation, i.e., the variant of interpreting image data in which objects occur that have not been seen during training. We propose a novel approach that performs accurate closed-world semantic segmentation and, at the same time, can identify new categories without requiring any additional training data. Our approach additionally provides a similarity measure for every newly discovered class in an image to a known category, which can be useful information in downstream tasks such as planning or mapping. Through extensive experiments, we show that our model achieves state-of-the-art results on classes known from training data as well as for anomaly segmentation and can distinguish between different unknown classes.
• Abstract（参考訳）: カメラデータの解釈は、自動運転車のような自律走行システムの鍵となる。 現実の環境で動作する視覚システムは、周囲の状況を理解し、新しい状況に対処する能力が必要となる。 本論文は, オープンワールドのセマンティックセマンティックセグメンテーション, すなわち, トレーニング中に未確認の物体を解釈する画像データの変種に対処する。 そこで本研究では,クローズドワールド意味セグメンテーションを精度良く行うとともに,新たなカテゴリを新たなトレーニングデータなしで識別する手法を提案する。 さらに,画像中の新たに発見されたクラスと既知のカテゴリの類似度尺度も提供し,計画やマッピングといった下流タスクで有用な情報を提供する。 広範な実験を通じて,学習データから既知のクラスと異常セグメンテーションについての最新結果が得られ,未知のクラスを区別できることを示した。

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