UWSAM: Segment Anything Model Guided Underwater Instance Segmentation and A Large-scale Benchmark Dataset
Created by
Haebom
저자
Hua Li, Shijie Lian, Zhiyuan Li, Runmin Cong, Sam Kwong
개요
본 논문은 수중 환경에서의 객체 분할 작업의 어려움을 해결하기 위해 대규모 수중 객체 분할 데이터셋 UIIS10K를 제시하고, 효율적인 수중 객체 분할 모델 UWSAM을 제안합니다. UIIS10K는 10가지 카테고리에 대한 픽셀 단위 주석이 포함된 10,048개의 이미지로 구성됩니다. UWSAM은 SAM의 ViT-Huge 이미지 인코더의 지식을 ViT-Small 인코더로 효율적으로 증류하는 Mask GAT 기반 수중 지식 증류(MG-UKD) 기법을 사용하여 효과적인 시각적 표현 학습을 수행합니다. 또한, 수중 객체를 정확하게 찾아 효율적인 분할을 가능하게 하는 End-to-End 수중 프롬프트 생성기(EUPG)를 설계하여, 프롬프트로 전경 점이나 박스를 명시적으로 제공하지 않고도 수중 프롬프트를 자동으로 생성합니다. 실험 결과, UWSAM은 여러 수중 객체 분할 데이터셋에서 최첨단 기법보다 성능이 크게 향상됨을 보여줍니다. 데이터셋과 코드는 https://github.com/LiamLian0727/UIIS10K 에서 확인 가능합니다.