論文の概要: AFANet: Adaptive Frequency-Aware Network for Weakly-Supervised Few-Shot Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17601v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 14:20:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:14.107070
• Title: AFANet: Adaptive Frequency-Aware Network for Weakly-Supervised Few-Shot Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: AFANet:弱スーパービジョンFew-Shotセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションのための適応周波数認識ネットワーク
• Authors: Jiaqi Ma, Guo-Sen Xie, Fang Zhao, Zechao Li,
• Abstract要約: 少ないショット学習は、いくつかのサンプルから学んだ事前知識を活用することで、新しい概念を認識することを目的としている。 弱教師付き少数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のための適応周波数認識ネットワーク(AFANet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.9826204492371
• License:
• Abstract: Few-shot learning aims to recognize novel concepts by leveraging prior knowledge learned from a few samples. However, for visually intensive tasks such as few-shot semantic segmentation, pixel-level annotations are time-consuming and costly. Therefore, in this paper, we utilize the more challenging image-level annotations and propose an adaptive frequency-aware network (AFANet) for weakly-supervised few-shot semantic segmentation (WFSS). Specifically, we first propose a cross-granularity frequency-aware module (CFM) that decouples RGB images into high-frequency and low-frequency distributions and further optimizes semantic structural information by realigning them. Unlike most existing WFSS methods using the textual information from the multi-modal language-vision model, e.g., CLIP, in an offline learning manner, we further propose a CLIP-guided spatial-adapter module (CSM), which performs spatial domain adaptive transformation on textual information through online learning, thus providing enriched cross-modal semantic information for CFM. Extensive experiments on the Pascal-5\textsuperscript{i} and COCO-20\textsuperscript{i} datasets demonstrate that AFANet has achieved state-of-the-art performance. The code is available at https://github.com/jarch-ma/AFANet.
• Abstract（参考訳）: 少ないショット学習は、いくつかのサンプルから学んだ事前知識を活用することで、新しい概念を認識することを目的としている。 しかし、少数ショットセマンティックセグメンテーションのような視覚的に集中的なタスクでは、ピクセルレベルのアノテーションは時間がかかり、コストがかかる。 そこで本稿では,より困難な画像レベルのアノテーションを活用し,弱教師付き少ショットセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーション(WFSS)のための適応周波数認識ネットワーク(AFANet)を提案する。 具体的には、まず、RGB画像を高周波および低周波分布に分解し、さらにそれらを実現することで意味構造情報を最適化する、クロスグラニュラリティ周波数対応モジュール(CFM)を提案する。 マルチモーダル言語ビジョンモデル(例えばCLIP)のテキスト情報を用いた既存のWFSS手法とは異なり、CLIP誘導空間適応モジュール(CSM)も提案する。 Pascal-5\textsuperscript{i}とCOCO-20\textsuperscript{i}データセットに関する大規模な実験は、AFANetが最先端のパフォーマンスを達成したことを示している。 コードはhttps://github.com/jarch-ma/AFANetで公開されている。

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