論文の概要: Industrial Synthetic Segment Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13099v2
• Date: Tue, 20 May 2025 05:42:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 12:33:37.455448
• Title: Industrial Synthetic Segment Pre-training
• Title（参考訳）: 工業用合成セグメントプレトレーニング
• Authors: Shinichi Mae, Ryousuke Yamada, Hirokatsu Kataoka,
• Abstract要約: 1)ImageNetの商業利用禁止などの法的・倫理的制約、(2)Webイメージと産業イメージのドメインギャップによる転送可能性の制限。 実際のイメージや手動のアノテーションに頼ることなく、産業アプリケーションのためのビジョンファウンデーションモデルを構築することができるだろうか? 本稿では、公式駆動型教師あり学習に基づく合成事前学習データセットInsCoreを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.890247803507565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-training on real-image datasets has been widely proven effective for improving instance segmentation. However, industrial applications face two key challenges: (1) legal and ethical restrictions, such as ImageNet's prohibition of commercial use, and (2) limited transferability due to the domain gap between web images and industrial imagery. Even recent vision foundation models, including the segment anything model (SAM), show notable performance degradation in industrial settings. These challenges raise critical questions: Can we build a vision foundation model for industrial applications without relying on real images or manual annotations? And can such models outperform even fine-tuned SAM on industrial datasets? To address these questions, we propose the Instance Core Segmentation Dataset (InsCore), a synthetic pre-training dataset based on formula-driven supervised learning (FDSL). InsCore generates fully annotated instance segmentation images that reflect key characteristics of industrial data, including complex occlusions, dense hierarchical masks, and diverse non-rigid shapes, distinct from typical web imagery. Unlike previous methods, InsCore requires neither real images nor human annotations. Experiments on five industrial datasets show that models pre-trained with InsCore outperform those trained on COCO and ImageNet-21k, as well as fine-tuned SAM, achieving an average improvement of 6.2 points in instance segmentation performance. This result is achieved using only 100k synthetic images, more than 100 times fewer than the 11 million images in SAM's SA-1B dataset, demonstrating the data efficiency of our approach. These findings position InsCore as a practical and license-free vision foundation model for industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 実画像データセットの事前トレーニングは、インスタンスセグメンテーションを改善するのに広く有効であることが証明されている。 しかし,(1)ImageNetの商業利用禁止などの法的・倫理的制約,(2)Webイメージと産業イメージのドメインギャップによる転送可能性の制限,という2つの大きな課題に直面している。 最近のビジョンファウンデーションモデル(SAM)でさえ、産業環境における顕著なパフォーマンス劣化を示している。 実際のイメージや手動のアノテーションに頼ることなく、産業アプリケーションのためのビジョンファウンデーションモデルを構築することができるだろうか? このようなモデルは,産業データセット上でのSAMの微調整よりも優れていますか? これらの問題に対処するために、公式駆動型教師あり学習(FDSL)に基づく合成事前学習データセットであるインスタンスコアセグメンテーションデータセット(InsCore)を提案する。 InsCoreは、複雑なオクルージョン、高密度階層マスク、そして一般的なWebイメージとは異なる多様な非剛体形状を含む、産業データの重要な特徴を反映した、完全なアノテーション付きインスタンスセグメンテーション画像を生成する。 従来の方法とは異なり、InsCoreは実際のイメージも人間のアノテーションも必要としない。 5つの産業データセットの実験では、InsCoreで事前トレーニングされたモデルはCOCOとImageNet-21kでトレーニングされたモデルと微調整されたSAMより優れており、インスタンスセグメンテーションのパフォーマンスが平均6.2ポイント向上している。 この結果は、SAMのSA-1Bデータセットの1100万枚より100倍以上少ない100万枚以上の合成画像を使用して達成され、我々のアプローチのデータ効率を実証している。 これらの知見は、InsCoreを産業アプリケーションのための実用的でライセンスのないビジョン基盤モデルとして位置づけている。

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