要約
このペーパーでは、リアルタイムの輪郭ベースのインスタンスセグメンテーションアルゴリズムであるContourformerを紹介します。
この方法は、DETRパラダイムに完全に基づいており、輪郭を最適化するための反復的で進行性のメカニズムを通じてエンドツーエンドの推論を実現します。
効率と精度を向上させるために、サブコントールデカップリングメカニズムと輪郭の細かい分布の改良という2つの新しい技術を開発します。サブコントールデカップリングメカニズムでは、現在のものに基づいてサンプリング領域を適応的に選択する変形可能な注意ベースのモジュールを提案します。
予測された等高線、オブジェクト境界情報のより効果的なキャプチャを可能にします。
さらに、徐々に精製することにより、セグメンテーションの精度を高めるために、マルチステージ最適化プロセスを設計します。
輪郭の細かい分布精製技術は、輪郭の細かい詳細を表現する能力をさらに向上させることを目的としています。これらの革新により、輪郭はリアルタイムのパフォーマンスを維持しながら、各インスタンスの安定した正確なセグメンテーションを実現できます。
広範な実験では、SBD、CoCo、Kinsなどの複数のベンチマークデータセットでの輪郭形成器の優れた性能を示しています。
既存の最先端の方法との包括的な評価と比較を実施し、精度と推論速度の両方の大幅な改善を示します。この作業は、輪郭ベースのインスタンスセグメンテーションタスクの新しいソリューションを提供し、将来の研究の基盤を提供します。
この分野で強力なベースライン方法になる可能性。
要約(オリジナル)
This paper presents Contourformer, a real-time contour-based instance segmentation algorithm. The method is fully based on the DETR paradigm and achieves end-to-end inference through iterative and progressive mechanisms to optimize contours. To improve efficiency and accuracy, we develop two novel techniques: sub-contour decoupling mechanisms and contour fine-grained distribution refinement.In the sub-contour decoupling mechanism, we propose a deformable attention-based module that adaptively selects sampling regions based on the current predicted contour, enabling more effective capturing of object boundary information. Additionally, we design a multi-stage optimization process to enhance segmentation precision by progressively refining sub-contours. The contour fine-grained distribution refinement technique aims to further improve the ability to express fine details of contours.These innovations enable Contourformer to achieve stable and precise segmentation for each instance while maintaining real-time performance. Extensive experiments demonstrate the superior performance of Contourformer on multiple benchmark datasets, including SBD, COCO, and KINS. We conduct comprehensive evaluations and comparisons with existing state-of-the-art methods, showing significant improvements in both accuracy and inference speed.This work provides a new solution for contour-based instance segmentation tasks and lays a foundation for future research, with the potential to become a strong baseline method in this field.
arxiv情報
著者 | Weiwei yao,Chen Li,Minjun Xiong,Wenbo Dong,Hao Chen,Xiong Xiao |
発行日 | 2025-01-29 14:56:27+00:00 |
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