論文の概要: Applying ViT in Generalized Few-shot Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14957v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 11:04:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 14:03:31.974334
• Title: Applying ViT in Generalized Few-shot Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 一般化Few-shot Semantic SegmentationにおけるViTの適用
• Authors: Liyuan Geng, Jinhong Xia, Yuanhe Guo,
• Abstract要約: 本稿では,汎用的な小ショットセマンティックセマンティックセグメンテーション(GFSS)フレームワーク下でのViTモデルの性能について検討する。 ResNetsやViT(Pretrained Vision Transformer)ベースのモデルなど,バックボーンモデルのさまざまな組み合わせによる実験を行った。 GFSSタスク上での大規模な事前学習型ViTモデルの可能性を示すとともに,テストベンチマークのさらなる改善を期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the capability of ViT-based models under the generalized few-shot semantic segmentation (GFSS) framework. We conduct experiments with various combinations of backbone models, including ResNets and pretrained Vision Transformer (ViT)-based models, along with decoders featuring a linear classifier, UPerNet, and Mask Transformer. The structure made of DINOv2 and linear classifier takes the lead on popular few-shot segmentation bench mark PASCAL-$5^i$, substantially outperforming the best of ResNet structure by 116% in one-shot scenario. We demonstrate the great potential of large pretrained ViT-based model on GFSS task, and expect further improvement on testing benchmarks. However, a potential caveat is that when applying pure ViT-based model and large scale ViT decoder, the model is easy to overfit.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,汎用的な小ショットセマンティックセマンティックセグメンテーション(GFSS)フレームワーク下でのViTモデルの性能について検討する。 我々はResNetsやViT(Pretrained Vision Transformer)ベースのモデル、線形分類器、UPerNet、Mask Transformerを備えたデコーダなど、バックボーンモデルの様々な組み合わせで実験を行う。 DINOv2と線形分類器で作られた構造は、人気のある数ショットセグメンテーションベンチマークPASCAL-$5^i$をリードし、ワンショットシナリオではResNetの構造のベストを116%上回っている。 GFSSタスク上での大規模な事前学習型ViTモデルの可能性を示すとともに,テストベンチマークのさらなる改善を期待する。 しかし、純粋なViTベースのモデルと大規模なViTデコーダを適用すると、モデルは簡単にオーバーフィットする。

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