論文の概要: SafaRi:Adaptive Sequence Transformer for Weakly Supervised Referring Expression Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02389v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 16:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:46:41.846695
• Title: SafaRi:Adaptive Sequence Transformer for Weakly Supervised Referring Expression Segmentation
• Title（参考訳）: SafaRi:Wakly Supervised Referring Expression Segmentationのための適応シーケンス変換器
• Authors: Sayan Nag, Koustava Goswami, Srikrishna Karanam,
• Abstract要約: Referring Expression Consistency (RES) は、テキストによって参照される画像において、対象オブジェクトのセグメンテーションマスクを提供することを目的としている。 アルゴリズムの革新を取り入れたRESのための弱教師付きブートストラップアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.243400478302771
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Referring Expression Segmentation (RES) aims to provide a segmentation mask of the target object in an image referred to by the text (i.e., referring expression). Existing methods require large-scale mask annotations. Moreover, such approaches do not generalize well to unseen/zero-shot scenarios. To address the aforementioned issues, we propose a weakly-supervised bootstrapping architecture for RES with several new algorithmic innovations. To the best of our knowledge, ours is the first approach that considers only a fraction of both mask and box annotations (shown in Figure 1 and Table 1) for training. To enable principled training of models in such low-annotation settings, improve image-text region-level alignment, and further enhance spatial localization of the target object in the image, we propose Cross-modal Fusion with Attention Consistency module. For automatic pseudo-labeling of unlabeled samples, we introduce a novel Mask Validity Filtering routine based on a spatially aware zero-shot proposal scoring approach. Extensive experiments show that with just 30% annotations, our model SafaRi achieves 59.31 and 48.26 mIoUs as compared to 58.93 and 48.19 mIoUs obtained by the fully-supervised SOTA method SeqTR respectively on RefCOCO+@testA and RefCOCO+testB datasets. SafaRi also outperforms SeqTR by 11.7% (on RefCOCO+testA) and 19.6% (on RefCOCO+testB) in a fully-supervised setting and demonstrates strong generalization capabilities in unseen/zero-shot tasks.
• Abstract（参考訳）: Referring Expression Segmentation (RES)は、テキストによって参照される画像(つまり、式を参照する)において、ターゲットオブジェクトのセグメンテーションマスクを提供することを目的としている。 既存の方法は大規模なマスクアノテーションを必要とする。 さらに、このような手法は目に見えない、ゼロショットのシナリオにうまく当てはまらない。 上記の問題に対処するために、いくつかの新しいアルゴリズムの革新を伴うRESのための弱い教師付きブートストラップアーキテクチャを提案する。 私たちの知る限りでは、トレーニング用のマスクとボックスアノテーション(図1と表1に記載されている)のごく一部しか考慮していないのは、私たちの最初のアプローチです。 このような低アノテーション設定におけるモデルの原則的トレーニングを実現するため,画像中の対象物体の空間的局所化をさらに促進するため,注意整合モジュールを用いたクロスモーダルフュージョンを提案する。 ラベルなしサンプルの自動擬似ラベル付けには,空間的に認識されたゼロショット提案スコアリングに基づく新しいマスク妥当性フィルタリングルーチンを導入する。 過剰な実験により、我々のモデルSafaRiは、RefCOCO+@testAとRefCOCO+testBのデータセット上で、フル教師付きSOTA法SeqTRで得られた58.93と48.19mIoUsと比較して59.31と48.26mIoUsを達成した。 SafaRiはまた、SeqTRを11.7%(RefCOCO+testA)、19.6%(RefCOCO+testB)で完全に監督された環境で上回り、目に見えないゼロショットタスクにおいて強力な一般化能力を示す。

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