論文の概要: Success or Failure? Analyzing Segmentation Refinement with Few-Shot Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04519v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 14:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 13:20:52.756578
• Title: Success or Failure? Analyzing Segmentation Refinement with Few-Shot Segmentation
• Title（参考訳）: 成功か失敗か : 少数ショットセグメンテーションによるセグメンテーションリファインメントの解析
• Authors: Seonghyeon Moon, Haein Kong, Muhammad Haris Khan,
• Abstract要約: 本稿では,FSSモデルを用いたセグメント化改良手法であるJSSを提案する。 JFSはSEPLの最良のケースと最悪のケースで評価され、その有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.854182420661754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The purpose of segmentation refinement is to enhance the initial coarse masks generated by segmentation algorithms. The refined masks are expected to capture the details and contours of the target objects. Research on segmentation refinement has developed as a response to the need for high-quality initial masks. However, to our knowledge, no method has been developed that can determine the success of segmentation refinement. Such a method could ensure the reliability of segmentation in applications where the outcome of the segmentation is important, and fosters innovation in image processing technologies. To address this research gap, we propose JFS~(Judging From Support-set), a method to identify the success of segmentation refinement leveraging a few-shot segmentation (FSS) model. The traditional goal of the problem in FSS is to find a target object in a query image utilizing target information given by a support set. However, in our proposed method, we use the FSS network in a novel way to assess the segmentation refinement. When there are two masks, a coarse mask and a refined mask from segmentation refinement, these two masks become support masks. The existing support mask works as a ground truth mask to judge whether the quality of the refined segmentation is more accurate than the coarse mask. We first obtained a coarse mask and refined it using SEPL (SAM Enhanced Pseduo-Labels) to get the two masks. Then, these become input to FSS model to judge whether the post-processing was successful. JFS is evaluated on the best and worst cases from SEPL to validate its effectiveness. The results showed that JFS can determine whether the SEPL is a success or not.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーション改良の目的は、セグメンテーションアルゴリズムによって生成された初期粗いマスクを強化することである。 精製されたマスクは、ターゲットの物体の細部と輪郭を捉えることが期待されている。 セグメンテーション改良の研究は、高品質な初期マスクの必要性に応えて発展してきた。 しかし,我々の知る限り,セグメンテーション改良の成功を判断できる手法は開発されていない。 このような手法は、セグメンテーションの結果が重要であるアプリケーションにおけるセグメンテーションの信頼性を確保し、画像処理技術の革新を促進する。 そこで本研究では,FSSモデルを用いたセグメンテーション改善手法であるJSS~(Judging From Support-set)を提案する。 FSSの従来の目標は、サポートセットから与えられたターゲット情報を利用して、クエリ画像中の対象物を見つけることである。 しかし, 提案手法では, FSSネットワークを新しい手法でセグメント化精細化の評価に用いる。 2つのマスク、粗いマスク、細分化したマスクがある場合、これら2つのマスクは支持マスクとなる。 既存の支持マスクは、粗いマスクよりも精細なセグメンテーションの質が高いかどうかを判定するために、地上の真理マスクとして機能する。 粗いマスクを初めて入手し,SEPL (SAM Enhanced Pseduo-Labels) を用いて改良した。 次に、これらをFSSモデルに入力し、後処理が成功したかどうかを判断する。 JFSはSEPLの最良のケースと最悪のケースで評価され、その有効性を検証する。 JFSはSEPLが成功かどうかを判断できることを示した。

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