論文の概要: Towards Realistic Incremental Scenario in Class Incremental Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09858v1
• Date: Thu, 16 May 2024 07:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 15:11:06.299291
• Title: Towards Realistic Incremental Scenario in Class Incremental Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: クラスインクリメンタルセマンティックセグメンテーションにおける現実的なインクリメンタルシナリオに向けて
• Authors: Jihwan Kwak, Sungmin Cha, Taesup Moon,
• Abstract要約: 重なり合うことで、実際の漸進的な学習シナリオとはかけ離れた、異なるピクセルラベルで、同じイメージが将来のタスクに再び現れることを指摘しています。 メモリからデータを取得する際のコード実装の問題を特定し,対処する。 メモリ上でのタスクのバックグラウンドシフトを処理するシンプルなメモリベースベースラインであるMiB-AugMを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.303188123990186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the unrealistic aspect of the commonly adopted Continuous Incremental Semantic Segmentation (CISS) scenario, termed overlapped. We point out that overlapped allows the same image to reappear in future tasks with different pixel labels, which is far from practical incremental learning scenarios. Moreover, we identified that this flawed scenario may lead to biased results for two commonly used techniques in CISS, pseudo-labeling and exemplar memory, resulting in unintended advantages or disadvantages for certain techniques. To mitigate this, a practical scenario called partitioned is proposed, in which the dataset is first divided into distinct subsets representing each class, and then the subsets are assigned to each corresponding task. This efficiently addresses the issue above while meeting the requirement of CISS scenario, such as capturing the background shifts. Furthermore, we identify and address the code implementation issues related to retrieving data from the exemplar memory, which was ignored in previous works. Lastly, we introduce a simple yet competitive memory-based baseline, MiB-AugM, that handles background shifts of current tasks in the exemplar memory. This baseline achieves state-of-the-art results across multiple tasks involving learning numerous new classes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CISS(Continuous Incremental Semantic Segmentation)シナリオの非現実的な側面について述べる。 重なり合うことで、実際の漸進的な学習シナリオとは程遠い、異なるピクセルラベルで、同じイメージが将来のタスクに再び現れることが指摘されている。 さらに、この欠陥のあるシナリオは、CISSでよく使われている2つの手法、擬似ラベル付けと模範記憶の偏りを生じさせ、特定の手法に意図しない利点や欠点をもたらす可能性があると確認した。 これを軽減するために、パーティショニングと呼ばれる実用的なシナリオを提案し、まずデータセットを各クラスを表す個別のサブセットに分割し、次に各サブセットを対応するタスクに割り当てる。 これは、背景シフトのキャプチャなど、CISSシナリオの要件を満たしながら、上記の問題に効果的に対処する。 さらに,従来の研究では無視されていたメモリからデータを取得する際のコード実装の問題に対処する。 最後に,メモリ上でのタスクのバックグラウンドシフトを処理するシンプルなメモリベースベースラインであるMiB-AugMを紹介する。 このベースラインは、多数の新しいクラスを学ぶことを含む複数のタスクにまたがる最先端の結果を達成する。

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