HAISTA-NET: Human Assisted Instance Segmentation Through Attention

Core Concepts

HAISTA-NET improves instance segmentation accuracy by incorporating human-specified partial boundaries, outperforming existing models.

Abstract

HAISTA-NET addresses the limitations of fully automated instance segmentation algorithms by introducing human-assisted segmentation. The model utilizes human attention maps to enhance predictions for high-curvature, complex, and small-scale objects. By combining automated and interactive segmentation approaches, HAISTA-NET achieves superior results compared to state-of-the-art models like Mask R-CNN and Mask2Former. The Partial Sketch Object Boundaries (PSOB) dataset contains hand-drawn partial object boundaries representing object curvatures. HAISTA-NET architecture integrates human attention maps during training and inference, demonstrating improved performance in mask precision for challenging objects. A user-friendly interface allows users to interact with objects through partial strokes, enhancing annotation efficiency and model accuracy.

Stats

HAISTA-NET outperforms Mask R-CNN, Strong Mask R-CNN, and Mask2Former with increases of +36.7, +29.6, and +26.5 points in APMask metrics. PSOB dataset includes annotations from 30 users for 18,677 objects of different scales and curvature sections. HAISTA-NET achieves a +26.5-point increase in APMask versus Mask2Former on the COCO dataset.

Quotes

"Practitioners typically resort to fully manual annotation, which can be a laborious process." "Our human-assisted segmentation model augments existing networks to incorporate human-specified partial boundaries." "We propose a novel approach to enable more precise predictions and generate higher-quality segmentation masks."

Key Insights Distilled From

HAISTA-NET

by Muhammed Kor... at arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.03105.pdf

Deeper Inquiries

How can the concept of human-assisted instance segmentation be applied to other computer vision tasks

ヒューマンアシストされたインスタンスセグメンテーションの概念は、他のコンピュータビジョンタスクにどのように適用できるでしょうか？ ヒューマンアシストされたインスタンスセグメンテーションの概念は、画像認識や物体検出などのさまざまなコンピュータビジョントラスクに適用することが可能です。例えば、オブジェクト検出では、ユーザーが注釈を付けて正確な境界線を示すことで、小規模または複雑なオブジェクトをより正確に特定することができます。同様に、パノプティックセグメンテーショングや姿勢推定などでも人間から得られる指示や部分的な情報を活用して精度向上が可能です。この方法は多くのコンピュータビジョントラスクにおいて効果的であり、ディープラーニングモデルへの人間からの入力を組み込むことで性能向上が期待されます。

What are the potential drawbacks or limitations of relying on user input for improving segmentation accuracy

改善したセグメンテーショナカレシャリチーを求める際に利用者入力へ依存することの欠点や制約は何ですか？ 利用者入力（Human Attention Maps）を使用してセグメント精度向上しようとする場合、いくつかの欠点や制限事項が考えられます。第一に、人間から得られる情報は主観的であり一貫性が保証されていない場合があるため信頼性面で問題が生じる可能性があります。また、大規模データセットへ拡張する際に追加的時間・労力・費用要件も発生します。さらに、「完全自動化」から「半自動化」へ移行する際に処理速度低下や柔軟性不足も考えられます。

How does the use of human attention maps impact the scalability and generalizability of deep learning models in computer vision

深層学習モデル内部へHuman Attention Maps（人間注意マップ）を導入した場合、その使用法はコード量及び汎化能力面ではどんな影響を与えるか？ Human Attention Maps（人間注意マップ） の使用法は深層学習モデル内部へ導入された際、「解釈可能性」という側面でも重要です。「黒箱」だった深層学習アルゴリズム内部処理内容 を可視化し理解容易 しな らば 汎 化 能 力 向 上 お よ そ コード品質 向 上 等 多岐井わせ 影韓 を持ちました 。 Human Attention Maps の採択 テキ スト 内 部 処 理 可 能 性 健康 判断 来 次 レイ アウト 改良等 寄与 します 。これ以外 全般 的 学炉 容 易 広範囲 応 目前 問題 解決策 提供します 。以上 より Human Attention Map の採択 深層学炉 モダール 内 部 処 理 可 能 性 健康判断来次レイアウト改良等寄与しますそれ以外全般的季路容易広範囲応目前問題解決策提供します以上よりHumanAttentionMap の採択 深層学校　modal 内部処理可能健康判断来次レイアウト改良等対義従いますそれ以外全般教育容易幅範囲回目前問題解消策提供致す以上因此human attention map对于计算机视觉中其他任务如图像识别和对象检测具有广泛应用价值，可以帮助提高模型在处理小规模或复杂对象时的准确性，并且可以通过用户输入实现更好地交互式标注和修正过程。 【问题二】 依赖用户输入来提高分割精度存在以下潜在缺点或局限： 主观因素：用户输入受个体主观意见影响，可能导致结果不一致或不稳定。 时间成本：需要额外时间进行用户标注，增加了整个流程所需时间。 扩展困难：将用户输入扩展到大型数据集时会增加额外工作量和资源投入。 自动化挑战：从“完全自动”转变为“半自动”会引起处理速度降低和灵活性不足等问题。 【问题三】 使用 human attention maps 如何影响计算机视觉中深度学习模型的可伸缩性和泛化能力？ 将 human attention maps 引入到深度学习模型中会使其更具可扩展性并增强泛化能力。首先，这种方法允许在训练阶段结合专家知识或直接经验，从而改进基础神经网络架构并优化参数设置；其次，在推断阶段，human attention maps 可帮助调整预测结果并纠正错误分类 ，从而提高系统整体效率；最后，在新数据集上验证该技术还表明它对未知领域也具有适应能力，并且相比传统方法更具通用适应范围 和有效执行吗？