論文の概要: GOOSE-M2F: Adapting Mask2Former for High-Fidelity, Long-Tailed Fine-Grained Semantic Segmentation in Unstructured Outdoor Terrain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15937v2
• Date: Tue, 16 Jun 2026 07:06:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 15:01:46.814427
• Title: GOOSE-M2F: Adapting Mask2Former for High-Fidelity, Long-Tailed Fine-Grained Semantic Segmentation in Unstructured Outdoor Terrain
• Title（参考訳）: GOOSE-M2F:非構造外地層における高忠実長尺細粒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Mask2Formerの適応
• Authors: Jyothiraditya Lingam, Nikhileswara Rao Sulake, Sai Manikanta Eswar Machara,
• Abstract要約: GOOSE 2D Fine-Grained Semantic (FGSS) Challenge at ICRA 2026。 GOOSEベンチマークは、構造化されていない屋外の地形で64の微細なクラスにまたがっており、非常に長い尾の分布を持ち、希少なクラスは画像あたり50ピクセル未満である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present GOOSE-M2F, a task-specific adaptation of Mask2Former for the GOOSE 2D Fine-Grained Semantic Segmentation (FGSS) Challenge at ICRA 2026. The GOOSE benchmark spans 64 fine-grained classes across unstructured outdoor terrain with a severely long-tailed distribution, where rare classes occupy fewer than 50 pixels per image. We extend the Swin-Large Mask2Former baseline with three targeted contributions: (1) 200 object queries to eliminate representational saturation; (2) a Feature Refinement Module (FRM) combining ASPP-lite and CBAM dual-attention; and (3) an Auxiliary Supervision Head that delivers direct per-pixel gradients for rare classes. A multi-stage training strategy pairs Distribution-Balanced loss, Rare-Class Copy-Paste augmentation, dynamic IoU-aware re-weighting, and EMA. At inference, a dense sliding-window engine with 2D Gaussian kernel blending and 4-scale TTA adds +10.57%. GOOSE-M2F achieves 70.08% Official Composite mIoU (63.55% fine, 76.61% coarse), placing 3rd on the GOOSE 2D FGSS leaderboard. Code and trained models are publicly available at GitHub: https://github.com/Aditya-Lingam-9000/GOOSE-M2F and Hugging Face: https://huggingface.co/XYZ9843/GOOSE-M2F.
• Abstract（参考訳）: GOOSE 2D Fine-Grained Semantic Segmentation (FGSS) Challenge at ICRA 2026。 GOOSEベンチマークは、構造化されていない屋外の地形で64の微細なクラスにまたがっており、非常に長い尾の分布を持ち、希少なクラスは画像あたり50ピクセル未満である。 我々は,(1)表現飽和をなくすための200のオブジェクトクエリ,(2)ASPP-liteとCBAMのデュアルアテンションを組み合わせた機能リファインメントモジュール(FRM),(3)稀なクラスに対して直接ピクセル単位の勾配を提供する補助スーパービジョンヘッドの3つを目標として,Swin-Large Mask2Formerベースラインを拡張した。 多段階のトレーニング戦略は、配電損失、希少なコピー・ペースト強化、動的IoU認識再重み付け、EMAをペアリングする。 推測では、2Dガウス核と4スケールのTTAを混合した高密度なスライドウインドウエンジンは+10.57%増加した。 GOOSE-M2Fは70.08%のオフィシャルコンポジットmIoU(63.55%の罰金76.61%)を達成し、GOOSE 2D FGSSのリーダーボードで3位となった。 コードとトレーニングされたモデルはGitHubで公開されている。 https://github.com/Aditya-Lingam-9000/GOOSE-M2F and Hugging Face: https://huggingface.co/XYZ9843/GOOSE-M2F。

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