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J-GLOBAL ID：202202282119233355   整理番号：22A0554106

ボックス教師付きセマンティックセグメンテーションのためのピクセル事前へのより深いデリービング【JST・京大機械翻訳】

Delving Deeper Into Pixel Prior for Box-Supervised Semantic Segmentation

著者 (4件)： Ma Tianqi (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Qilong (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Zhang Hongzhi (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zuo Wangmeng (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 31  ページ： 1406-1417  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 境界ボックスアノテーションに基づく弱い教師つき意味セグメンテーション(WSSS)は,かなりの最近の注目を引きつけ,有望な性能を達成した。しかしながら,既存の方法の大部分は,ボックス指標を用いたセグメント化オブジェクトのための高品質擬似ラベルの生成に焦点を合わせているが,それらは,特に微細部品と境界に対して,WSSS法の性能を制限する,境界ボックスアノテーションから事前探索と利用に失敗する。上記の問題を克服するために,本論文は,結合ボックスアノテーションから事前の画素に深く分割することによって,WSSS方式のための新規なPixel-as-Instance(PIP)を提案した。特に,提案したPIPを,境界ボックス周辺のピクセルに関する2つの重要な観察に構築した。第1に,オブジェクトは通常不規則性であり,境界ボックス(以前には不規則充填)に近いので,境界ボックスの各々の列または柱は,それぞれ前景オブジェクトとバックグラウンドに属する少なくとも1つの画素を持つ。第2に,境界ボックス近くのピクセルは,高度にあいまいであり,分類するのが困難であった(dubbedラベル-曖昧さ)。このPIPを実装するために,制約付き損失様多重インスタンス学習(MIL)とラベリングバランス損失を,WSSSモデルを共同訓練するために開発し,それは,効率的方法における結合ボックスアノテーションから,より効果的な事前(すなわち,不規則充填とラベル-曖昧さ事前)を考慮しながら,各画素を加重正または負インスタンスとして,それぞれ,重み付け正または負インスタンスとして,開発した。このPIPは様々なWSSS法と柔軟に統合できるが,訓練段階で無視できる計算過負荷でその性能を明らかに改善する。実験は,最も広く使用されたPASCAL VOC 2012と都市景観ベンチマークで行われ,結果は,著者らのPIPが,様々なWSSS法の性能を改善する良い能力を持ち,一方,非常に競争力のある結果を達成することを示した。Copyright 2022 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】

シソーラス用語： 学習 ,  *セグメンテーション ,  境界 ,  *画素 ,  多重化 ,  都市景観 ,  PASCAL ,  重みづけ ,  過負荷 ,  性質 ,  ベンチマーク ,  曖昧さ ,  制約条件
準シソーラス用語： 不規則性 ,  高品質 ,  共同訓練 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ボックス ,  教師 ,  セマンティックセグメンテーション ,  ピクセル