論文の概要: MSDNet: Multi-Scale Decoder for Few-Shot Semantic Segmentation via Transformer-Guided Prototyping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11316v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 16:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 15:47:40.986086
• Title: MSDNet: Multi-Scale Decoder for Few-Shot Semantic Segmentation via Transformer-Guided Prototyping
• Title（参考訳）: MSDNet: Transformer-Guided PrototypingによるFew-Shot Semantic Segmentationのためのマルチスケールデコーダ
• Authors: Amirreza Fateh, Mohammad Reza Mohammadi, Mohammad Reza Jahed Motlagh,
• Abstract要約: 少数の例だけで、クエリイメージ内のオブジェクトをセグメント化するという課題に、Semanticは対処している。 本稿では,トランスアーキテクチャに基づく新しいFew-shot Semanticフレームワークを提案する。 150万のパラメータしか持たないモデルでは,既存の手法の限界を克服しつつ,競争性能を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1557852082644071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Few-shot Semantic Segmentation addresses the challenge of segmenting objects in query images with only a handful of annotated examples. However, many previous state-of-the-art methods either have to discard intricate local semantic features or suffer from high computational complexity. To address these challenges, we propose a new Few-shot Semantic Segmentation framework based on the transformer architecture. Our approach introduces the spatial transformer decoder and the contextual mask generation module to improve the relational understanding between support and query images. Moreover, we introduce a multi-scale decoder to refine the segmentation mask by incorporating features from different resolutions in a hierarchical manner. Additionally, our approach integrates global features from intermediate encoder stages to improve contextual understanding, while maintaining a lightweight structure to reduce complexity. This balance between performance and efficiency enables our method to achieve state-of-the-art results on benchmark datasets such as $PASCAL-5^i$ and $COCO-20^i$ in both 1-shot and 5-shot settings. Notably, our model with only 1.5 million parameters demonstrates competitive performance while overcoming limitations of existing methodologies. https://github.com/amirrezafateh/MSDNet
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーション(Semantic Semantic Segmentation)は、クエリイメージ内のオブジェクトのセグメンテーションという課題に、わずかに注釈付きの例で対処する。 しかし、従来の最先端手法の多くは、複雑な局所的な意味的特徴を捨てるか、高い計算複雑性に悩まされるかのどちらかである。 これらの課題に対処するために,トランスフォーマーアーキテクチャに基づくFew-shot Semantic Segmentationフレームワークを提案する。 提案手法では,空間変換器デコーダとコンテキストマスク生成モジュールを導入し,サポート画像とクエリ画像間の関係理解を改善する。 さらに,様々な解像度の特徴を階層的に取り入れることで,セグメンテーションマスクを洗練するためのマルチスケールデコーダを導入する。 さらに,本手法では,中間エンコーダ段階からのグローバルな特徴を統合し,コンテキスト理解を改善しつつ,複雑さを低減する軽量な構造を維持している。 この性能と効率のバランスは,1ショット設定と5ショット設定の両方で,$PASCAL-5^i$や$COCO-20^i$といったベンチマークデータセット上で,最先端の結果を得ることを可能にする。 特に、150万のパラメータしか持たない我々のモデルは、既存の方法論の限界を克服しつつ、競争性能を示している。 https://github.com/amirrezafateh/MSDNet

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