論文の概要: Contextrast: Contextual Contrastive Learning for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10633v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 02:12:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:27:47.422864
• Title: Contextrast: Contextual Contrastive Learning for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: Contextrast:セマンティックセグメンテーションのためのコンテキストコントラスト学習
• Authors: Changki Sung, Wanhee Kim, Jungho An, Wooju Lee, Hyungtae Lim, Hyun Myung,
• Abstract要約: コントラスト学習に基づくセマンティックセグメンテーション手法であるContextrastを提案する。 提案手法は,文脈コントラスト学習 (CCL) と境界認識型負サンプリング (B) の2つの部分からなる。 我々のContextrastはセマンティックセグメンテーションネットワークの性能を大幅に向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.051352746190448
• License:
• Abstract: Despite great improvements in semantic segmentation, challenges persist because of the lack of local/global contexts and the relationship between them. In this paper, we propose Contextrast, a contrastive learning-based semantic segmentation method that allows to capture local/global contexts and comprehend their relationships. Our proposed method comprises two parts: a) contextual contrastive learning (CCL) and b) boundary-aware negative (BANE) sampling. Contextual contrastive learning obtains local/global context from multi-scale feature aggregation and inter/intra-relationship of features for better discrimination capabilities. Meanwhile, BANE sampling selects embedding features along the boundaries of incorrectly predicted regions to employ them as harder negative samples on our contrastive learning, resolving segmentation issues along the boundary region by exploiting fine-grained details. We demonstrate that our Contextrast substantially enhances the performance of semantic segmentation networks, outperforming state-of-the-art contrastive learning approaches on diverse public datasets, e.g. Cityscapes, CamVid, PASCAL-C, COCO-Stuff, and ADE20K, without an increase in computational cost during inference.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションの大幅な改善にもかかわらず、ローカル/グローバルコンテキストの欠如とそれらの関係により、課題は継続する。 本稿では,ローカル/グローバルなコンテキストをキャプチャし,それらの関係を理解するための,コントラッシブな学習ベース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手法であるContextrastを提案する。 提案手法は2つの部分から構成される。 a)文脈コントラスト学習(CCL)と b) 境界対応陰性(BANE)サンプリング。 文脈的コントラスト学習は、マルチスケールの特徴集約と、より優れた識別能力のための特徴の相互/イントラ関係から局所的/言語的コンテキストを得る。 一方、BANEサンプリングでは、不正確な予測領域の境界に沿って埋め込み特徴を抽出し、それらを対比学習においてより厳しい負のサンプルとして使用し、きめ細かな詳細を利用して境界領域に沿ったセグメンテーション問題を解消する。 我々のContextrastはセマンティックセグメンテーションネットワークの性能を大幅に向上させ、様々な公共データセット、例えばCityscapes, CamVid, PASCAL-C, COCO-Stuff, ADE20Kにおける最先端のコントラスト学習アプローチを、推論の計算コストを増大させることなく向上させることを示した。

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