抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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現在の意味論的セグメンテーションモデルは,訓練時間の間に見られない新しいオブジェクトクラスに容易に一般化できない。それらは付加的な注釈付き画像と再訓練を必要とする。意味的セグメンテーションアーキテクチャに視覚的プリアを注入する新しいセグメンテーションモデルを提案し,再訓練なしに新しいターゲットラベルをセグメント化することを可能にした。視覚的なプリカーとして,著者らはプレ訓練された画像分類装置の活性化を使用して,それはシーンにおけるターゲット対象物とdistrクタ対象物の両方の空間的位置のノイズのある表示を提供した。分類器によって見られないターゲットラベルに対するこれらの活性化を得るために言語意味論を活用した。更なる実験により,関連するオブジェクトと混乱するオブジェクトの両方に対する言語意味論により得られた視覚的プリカーが,著者らの性能に対するキーであることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】