論文の概要: IPSeg: Image Posterior Mitigates Semantic Drift in Class-Incremental Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04870v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 12:19:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:31.246886
• Title: IPSeg: Image Posterior Mitigates Semantic Drift in Class-Incremental Segmentation
• Title（参考訳）: IPSeg:画像後部は、クラスインクリメンタルセグメンテーションにおけるセマンティックドリフトを緩和する
• Authors: Xiao Yu, Yan Fang, Yao Zhao, Yunchao Wei,
• Abstract要約: CISSにおけるセマンティックドリフトとデグレード性能に寄与する2つの重要な課題を特定した。 まず、モデルの異なる部分が異なる漸進的な段階に最適化されるという、別々の最適化の問題を強調します。 第二に、不適切な擬似ラベルから生じる雑音のセマンティクスを同定し、その結果、準最適結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.06177202334398
• License:
• Abstract: Class incremental learning aims to enable models to learn from sequential, non-stationary data streams across different tasks without catastrophic forgetting. In class incremental semantic segmentation (CISS), the semantic content of image pixels evolves over incremental phases, known as semantic drift. In this work, we identify two critical challenges in CISS that contribute to semantic drift and degrade performance. First, we highlight the issue of separate optimization, where different parts of the model are optimized in distinct incremental stages, leading to misaligned probability scales. Second, we identify noisy semantics arising from inappropriate pseudo-labeling, which results in sub-optimal results. To address these challenges, we propose a novel and effective approach, Image Posterior and Semantics Decoupling for Segmentation (IPSeg). IPSeg introduces two key mechanisms: (1) leveraging image posterior probabilities to align optimization across stages and mitigate the effects of separate optimization, and (2) employing semantics decoupling to handle noisy semantics and tailor learning strategies for different semantics. Extensive experiments on the Pascal VOC 2012 and ADE20K datasets demonstrate that IPSeg achieves superior performance compared to state-of-the-art methods, particularly in challenging long-term incremental scenarios.
• Abstract（参考訳）: クラスインクリメンタルな学習は、モデルが悲惨なことを忘れずに、さまざまなタスクにわたるシーケンシャルで非定常的なデータストリームから学習できるようにすることを目的としている。 クラスインクリメンタルセマンティックセグメンテーション(CISS)では、画像画素のセマンティックコンテンツは、セマンティックドリフトとして知られるインクリメンタルフェーズを越えて進化する。 本研究では,CISSにおけるセマンティックドリフトとデグレード性能に寄与する2つの重要な課題を特定する。 まず、モデルの異なる部分が異なる漸進的な段階に最適化され、不整合確率スケールが生じるという、個別の最適化の問題を強調する。 第二に、不適切な擬似ラベルから生じる雑音のセマンティクスを同定し、その結果、準最適結果が得られる。 これらの課題に対処するため,イメージ・ポストリアとセマンティック・デカップリング・フォー・セグ(IPSeg)を提案する。 IPSeg では,(1) 画像後部確率を利用して各段階の最適化を調整し,個別の最適化の効果を緩和する,2) 雑音のセマンティクスを扱うためのセマンティクス分離と,異なるセマンティクスのための適切な学習戦略を利用する,という2つの主要なメカニズムを導入している。 Pascal VOC 2012とADE20Kデータセットの大規模な実験は、IPSegが最先端の手法、特に長期の漸進的なシナリオと比較して優れたパフォーマンスを達成することを示した。

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