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J-GLOBAL ID：202002278440324792   整理番号：20A2694256

民主注意ネットワークによる少数ショットセマンティックセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Few-Shot Semantic Segmentation with Democratic Attention Networks

著者 (10件)： Wang Haochen (Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Haochen (YouKu Cognitive and Intelligent Lab, Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Zhang Xudong (Beihang University, Beijing, China) ,  Hu Yutao (Beihang University, Beijing, China) ,  Yang Yandan (Beihang University, Beijing, China) ,  Cao Xianbin (Beihang University, Beijing, China) ,  Cao Xianbin (Key Laboratory of Advanced Technology of Near Space Information System, Ministry of Industry and Information Technology of China, Beijing, China) ,  Cao Xianbin (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, Beijing, China) ,  Zhen Xiantong (AIM Lab, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands) ,  Zhen Xiantong (Inception Institute of Artificial Intelligence, Abu Dhabi, UAE)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12358  ページ： 730-746  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 少数ショットセグメンテーションは,最近,大きな人気を生み出しており,不十分な注釈付きサポート画像で,非意味カテゴリからオブジェクトをセグメンテーションする課題に挑戦している。少数ショットセグメンテーションの crは,サポート画像からオブジェクト情報を抽出し,次に,クエリ画像のセグメンテーションを導くためにそれを伝搬する。本論文では,少数ショット意味セグメンテーションのためのDemocrattic Aptive Network(DAN)を提案した。サポートとクエリー画像の間のロバストな対応を確立するために,オブジェクト上でより多くの画素を活性化できる,デモーラ化グラフ注意機構を紹介した。したがって,ネットワークは,新しいオブジェクトに対するロバスト性と一般化可能性を強化するため,サポートからクエリー画像への前景オブジェクトのより多くの誘導情報を伝搬できる。さらに,クエリ画像のセグメンテーションのために中間層から特徴を融合するために,精密化融合ユニットを設計することによるマルチスケール誘導を提案した。これは,より正確なセグメンテーションを達成するために,マルチレベル意味情報を活用する効率的な方法を提供する。3つのベンチマークに関する大規模な実験は,提案したDANが新しい最先端の性能を達成して,大きなマージンによって以前の方法を凌駕することを示した。完全なアブレーション研究は,少数ショット意味セグメンテーションに対する大きな有効性をさらに明らかにする。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  音節 ,  画素 ,  粒状材 ,  精密化 ,  有効性 ,  アブレーション ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  アノテーション
準シソーラス用語： マルチレベル ,  マルチスケール ,  意味情報 ,  クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 少数ショットセグメンテーション ,  グラフ注意 ,  民主注意ネットワーク ,  マルチスケールガイダンス

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 注意 ,  ショット ,  セマンティックセグメンテーション