論文の概要: WSESeg: Introducing a Dataset for the Segmentation of Winter Sports Equipment with a Baseline for Interactive Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09288v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 14:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-15 23:18:28.535207
• Title: WSESeg: Introducing a Dataset for the Segmentation of Winter Sports Equipment with a Baseline for Interactive Segmentation
• Title（参考訳）: WSESeg:対話型セグメンテーションのためのベースライン付き冬季スポーツ機器セグメンテーションデータセットの導入
• Authors: Robin Schön, Daniel Kienzle, Rainer Lienhart,
• Abstract要約: 冬期スポーツ機器の10種類のカテゴリを対象とした,インスタンスセグメンテーションマスクを含む新しいデータセットを提案する。 我々は、これらのデータセット上でインタラクティブなセグメンテーション実験を行い、より効率的なラベリングの可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.38174941551702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we introduce a new dataset containing instance segmentation masks for ten different categories of winter sports equipment, called WSESeg (Winter Sports Equipment Segmentation). Furthermore, we carry out interactive segmentation experiments on said dataset to explore possibilities for efficient further labeling. The SAM and HQ-SAM models are conceptualized as foundation models for performing user guided segmentation. In order to measure their claimed generalization capability we evaluate them on WSESeg. Since interactive segmentation offers the benefit of creating easily exploitable ground truth data during test-time, we are going to test various online adaptation methods for the purpose of exploring potentials for improvements without having to fine-tune the models explicitly. Our experiments show that our adaptation methods drastically reduce the Failure Rate (FR) and Number of Clicks (NoC) metrics, which generally leads faster to better interactive segmentation results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,冬期スポーツ機器の10種類のカテゴリを対象とした,インスタンスセグメンテーションマスクを含む新しいデータセット,WSESeg(Winter Sports Equipment Segmentation)を提案する。 さらに、これらのデータセット上でインタラクティブなセグメンテーション実験を行い、より効率的なラベリングの可能性を探る。 SAMモデルとHQ-SAMモデルは、ユーザガイドセグメンテーションを行うための基礎モデルとして概念化されている。 彼らの主張する一般化能力を測定するために、WSESegでそれらを評価します。 インタラクティブなセグメンテーションは、テスト期間中に容易に活用可能な真理データを作成する利点を提供するので、モデルを明示的に微調整することなく、改善のための可能性を探るため、様々なオンライン適応手法をテストする。 実験の結果,適応手法がフェールレート (FR) とNoC (Number of Clicks) の指標を大幅に削減し,対話的なセグメンテーション結果の高速化が図られた。

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