論文の概要: ContourFormer:Real-Time Contour-Based End-to-End Instance Segmentation Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17688v2
• Date: Thu, 30 Jan 2025 02:05:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 11:53:06.717005
• Title: ContourFormer:Real-Time Contour-Based End-to-End Instance Segmentation Transformer
• Title（参考訳）: ContourFormer:Real-Time Contour-based End-to-End Instance Segmentation Transformer
• Authors: Weiwei Yao, Chen Li, Minjun Xiong, Wenbo Dong, Hao Chen, Xiong Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムなcontour-based instance segmentationアルゴリズムであるContourformerを提案する。 この手法は完全にDETRパラダイムに基づいており、輪郭を最適化するための反復的およびプログレッシブなメカニズムを通じてエンドツーエンドの推論を実現する。 我々は、既存の最先端手法と比較して総合的な評価を行い、精度と推論速度の両方において顕著に改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.836892752093297
• License:
• Abstract: This paper presents Contourformer, a real-time contour-based instance segmentation algorithm. The method is fully based on the DETR paradigm and achieves end-to-end inference through iterative and progressive mechanisms to optimize contours. To improve efficiency and accuracy, we develop two novel techniques: sub-contour decoupling mechanisms and contour fine-grained distribution refinement. In the sub-contour decoupling mechanism, we propose a deformable attention-based module that adaptively selects sampling regions based on the current predicted contour, enabling more effective capturing of object boundary information. Additionally, we design a multi-stage optimization process to enhance segmentation precision by progressively refining sub-contours. The contour fine-grained distribution refinement technique aims to further improve the ability to express fine details of contours. These innovations enable Contourformer to achieve stable and precise segmentation for each instance while maintaining real-time performance. Extensive experiments demonstrate the superior performance of Contourformer on multiple benchmark datasets, including SBD, COCO, and KINS. We conduct comprehensive evaluations and comparisons with existing state-of-the-art methods, showing significant improvements in both accuracy and inference speed. This work provides a new solution for contour-based instance segmentation tasks and lays a foundation for future research, with the potential to become a strong baseline method in this field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リアルタイムなcontour-based instance segmentationアルゴリズムであるContourformerを提案する。 この手法は完全にDETRパラダイムに基づいており、輪郭を最適化するための反復的およびプログレッシブなメカニズムを通じてエンドツーエンドの推論を実現する。 効率と精度を向上させるために, サブコントラルデカップリング機構と細粒度分布の微細化という2つの新しい技術を開発した。 本稿では,現在予測されている輪郭に基づいてサンプリング領域を適応的に選択し,オブジェクト境界情報のより効率的なキャプチャを可能にする,変形可能なアテンションベースモジュールを提案する。 さらに,サブパターンを段階的に精錬することでセグメント化精度を向上させるための多段階最適化法を設計する。 輪郭微粒化技術は,輪郭の細部表現能力の向上を目的としている。 これらのイノベーションにより、Contourformerはリアルタイムのパフォーマンスを維持しながら、各インスタンスの安定的で正確なセグメンテーションを実現することができる。 大規模な実験は、SBD、COCO、KINSを含む複数のベンチマークデータセット上で、Contourformerの優れたパフォーマンスを示す。 我々は,既存の最先端手法と比較して総合的な評価を行い,精度と推論速度の両面で有意な改善を示した。 この研究は、輪郭ベースのインスタンスセグメンテーションタスクのための新しいソリューションを提供し、この分野で強力なベースラインメソッドになる可能性があり、将来の研究の基盤となる。

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