論文の概要: Bridging Structure and Appearance: Topological Features for Robust Self-Supervised Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23997v1
• Date: Tue, 30 Dec 2025 05:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.29076
• Title: Bridging Structure and Appearance: Topological Features for Robust Self-Supervised Segmentation
• Title（参考訳）: ブリッジ構造と外観:ロバスト・セルフ・スーパービジョン・セグメンテーションのトポロジ的特徴
• Authors: Haotang Li, Zhenyu Qi, Hao Qin, Huanrui Yang, Sen He, Kebin Peng,
• Abstract要約: 自己教師付きセマンティックセグメンテーション法は、外観の曖昧さに直面して失敗することが多い。 これは、影、光沢、局所的なテクスチャといった不安定で外観に基づく特徴に過度に依存しているためである、と我々は主張する。 安定な位相情報を活用することで外観と幾何学を橋渡しする新しいフレームワークである textbfGASeg を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.584363058858935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised semantic segmentation methods often fail when faced with appearance ambiguities. We argue that this is due to an over-reliance on unstable, appearance-based features such as shadows, glare, and local textures. We propose \textbf{GASeg}, a novel framework that bridges appearance and geometry by leveraging stable topological information. The core of our method is Differentiable Box-Counting (\textbf{DBC}) module, which quantifies multi-scale topological statistics from two parallel streams: geometric-based features and appearance-based features. To force the model to learn these stable structural representations, we introduce Topological Augmentation (\textbf{TopoAug}), an adversarial strategy that simulates real-world ambiguities by applying morphological operators to the input images. A multi-objective loss, \textbf{GALoss}, then explicitly enforces cross-modal alignment between geometric-based and appearance-based features. Extensive experiments demonstrate that GASeg achieves state-of-the-art performance on four benchmarks, including COCO-Stuff, Cityscapes, and PASCAL, validating our approach of bridging geometry and appearance via topological information.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付きセマンティックセグメンテーション法は、外観の曖昧さに直面して失敗することが多い。 これは、影、光沢、局所的なテクスチャといった不安定で外観に基づく特徴に過度に依存しているためである、と我々は主張する。 安定なトポロジ情報を利用して外観と幾何学を橋渡しする新しいフレームワークである「textbf{GASeg}」を提案する。 本手法のコアとなるのは微分可能なBox-Counting (\textbf{DBC}) モジュールであり、これは幾何学的特徴と外見的特徴の2つの並列ストリームから多スケールの位相統計を定量化する。 モデルにこれらの安定な構造表現を強制的に学習させるため、入力画像に形態的演算子を適用することで現実世界の曖昧さをシミュレートする対角戦略であるトポロジカル拡張(\textbf{TopoAug})を導入する。 多目的損失である \textbf{GALoss} は、幾何学的特徴と外見的特徴の相互アライメントを明示的に強制する。 大規模な実験により,COCO-Stuff,Cityscapes,PASCALの4つのベンチマークでGASegが最先端のパフォーマンスを達成し,地形情報によるブリッジング幾何学と外観のアプローチを検証した。

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