論文の概要: Strike a Balance in Continual Panoptic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16354v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 09:58:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 17:45:51.874923
• Title: Strike a Balance in Continual Panoptic Segmentation
• Title（参考訳）: Strike a Balance in Continual Panoptic Segmentation (特集 バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
• Authors: Jinpeng Chen, Runmin Cong, Yuxuan Luo, Horace Ho Shing Ip, Sam Kwong,
• Abstract要約: 既存の知識の安定性と新しい情報への適応性のバランスをとるため,過去クラスのバックトレース蒸留を導入する。 また,リプレイ用サンプルセットのクラス分布と過去のトレーニングデータとの整合性を考慮したクラス比記憶戦略を導入する。 連続パノプティカルバランス(BalConpas)と呼ばれる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.26892488010291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores the emerging area of continual panoptic segmentation, highlighting three key balances. First, we introduce past-class backtrace distillation to balance the stability of existing knowledge with the adaptability to new information. This technique retraces the features associated with past classes based on the final label assignment results, performing knowledge distillation targeting these specific features from the previous model while allowing other features to flexibly adapt to new information. Additionally, we introduce a class-proportional memory strategy, which aligns the class distribution in the replay sample set with that of the historical training data. This strategy maintains a balanced class representation during replay, enhancing the utility of the limited-capacity replay sample set in recalling prior classes. Moreover, recognizing that replay samples are annotated only for the classes of their original step, we devise balanced anti-misguidance losses, which combat the impact of incomplete annotations without incurring classification bias. Building upon these innovations, we present a new method named Balanced Continual Panoptic Segmentation (BalConpas). Our evaluation on the challenging ADE20K dataset demonstrates its superior performance compared to existing state-of-the-art methods. The official code is available at https://github.com/jinpeng0528/BalConpas.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,3つの重要なバランスを浮き彫りにして,連続的な汎視的セグメンテーションの出現領域を探求する。 まず,既存の知識の安定性と新しい情報への適応性のバランスをとるため,過去クラスのバックトレース蒸留を導入する。 本手法は, 最終ラベル割り当て結果に基づいて過去のクラスに関連する特徴を反映し, 従来のモデルからこれらの特徴をターゲットとした知識蒸留を行い, その他の特徴を柔軟に新しい情報に適応させる。 さらに,リプレイ用サンプルセットのクラス分布と過去のトレーニングデータとを整合させるクラス比記憶戦略を導入する。 この戦略は、リプレイ中にバランスの取れたクラス表現を維持し、前のクラスをリコールする際の制限容量リプレイのサンプルセットの有用性を高める。 さらに,リプレイサンプルが本来の段階のクラスにのみアノテートされていることを認識し,不完全アノテーションの影響に対処するバランスの取れた反ミスギダンス損失を考案した。 これらのイノベーションを基盤として,BalConpas(BalConpas)と呼ばれる新しい手法を提案する。 ADE20Kデータセットの課題に対する評価は、既存の最先端手法と比較して優れた性能を示している。 公式コードはhttps://github.com/jinpeng0528/BalConpas.comで入手できる。

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