Scene-Centric Unsupervised Panoptic Segmentation

📄 arXiv: 2504.01955v1 📥 PDF

作者: Oliver Hahn, Christoph Reich, Nikita Araslanov, Daniel Cremers, Christian Rupprecht, Stefan Roth

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-02

备注: To appear at CVPR 2025. Christoph Reich and Oliver Hahn - both authors contributed equally. Code: https://github.com/visinf/cups Project page: https://visinf.github.io/cups/

DOI: 10.1109/CVPR52734.2025.02280

💡 一句话要点

提出场景中心无监督全景分割方法，无需目标中心训练数据，提升复杂场景理解。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 无监督学习 全景分割 场景理解 伪标签 自训练

📋 核心要点

  1. 现有无监督全景分割方法依赖于目标中心的数据，限制了其在复杂场景中的应用。
  2. 该论文提出一种场景中心的无监督全景分割方法，直接在场景图像上训练，无需目标中心数据。
  3. 实验结果表明，该方法在Cityscapes数据集上显著提升了全景分割质量，PQ指标提升9.4%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种无监督全景分割方法，旨在无需人工标注数据的情况下，将图像划分为具有语义意义的区域和不同的对象实例。与以往基于目标中心训练数据的无监督全景场景理解工作不同，本文消除了对目标中心训练数据的需求，从而实现了对复杂场景的无监督理解。为此，我们提出了第一个直接在场景中心图像上训练的无监督全景方法。具体而言，我们提出了一种结合视觉表征、深度和运动线索的方法，以在复杂的场景中心数据上获得高分辨率的全景伪标签。利用伪标签训练和全景自训练策略，产生了一种新颖的方法，可以在不需要任何人工标注的情况下，准确预测复杂场景的全景分割。我们的方法显著提高了全景质量，例如，在Cityscapes上超越了最新的无监督全景分割技术9.4%的PQ。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无监督全景分割问题，即在没有人工标注的情况下，将图像分割成具有语义意义的区域和不同的对象实例。现有方法通常依赖于目标中心的数据进行训练，这限制了它们在复杂场景中的应用，因为获取这些数据需要大量的人工标注工作，并且难以覆盖所有可能的场景。

核心思路：论文的核心思路是直接在场景中心的数据上进行无监督训练，避免对目标中心数据的依赖。通过结合视觉表征、深度和运动线索，生成高质量的伪标签，并利用自训练策略来提升模型的性能。这种方法能够更好地适应复杂场景，并减少对人工标注的需求。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：伪标签生成和模型训练。首先，利用视觉表征、深度和运动信息生成高分辨率的全景伪标签。然后，使用这些伪标签训练一个全景分割模型。此外，还采用了一种全景自训练策略，进一步提升模型的性能。该框架允许模型直接从场景数据中学习，而无需依赖于目标中心的数据。

关键创新：最重要的创新点在于提出了场景中心的无监督全景分割方法，消除了对目标中心训练数据的需求。与现有方法相比，该方法能够更好地适应复杂场景，并减少对人工标注的依赖。此外，结合视觉表征、深度和运动线索生成高质量伪标签，以及采用全景自训练策略，也是关键的创新点。

关键设计：伪标签生成过程中，具体如何融合视觉表征、深度和运动信息来提升伪标签的质量，论文中可能涉及特定的权重分配或融合策略。全景自训练策略的具体实现方式，例如如何选择置信度高的伪标签进行训练，以及如何避免模型陷入局部最优，也是关键的设计细节。损失函数的设计，例如是否使用了特定的正则化项或加权策略，也对模型的性能有重要影响。网络结构方面，可能采用了特定的backbone或decoder结构来适应全景分割任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在Cityscapes数据集上取得了显著的性能提升，超越了当前最先进的无监督全景分割方法9.4%的PQ指标。这一结果表明，该方法在复杂场景的无监督全景分割方面具有很强的竞争力，并且能够有效地利用场景中心的数据进行训练。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、场景理解等领域。在自动驾驶中，可以帮助车辆理解周围环境，识别道路、车辆、行人等，提高驾驶安全性。在机器人导航中，可以帮助机器人理解室内或室外环境，实现自主导航和避障。此外，该技术还可以应用于虚拟现实、增强现实等领域，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Unsupervised panoptic segmentation aims to partition an image into semantically meaningful regions and distinct object instances without training on manually annotated data. In contrast to prior work on unsupervised panoptic scene understanding, we eliminate the need for object-centric training data, enabling the unsupervised understanding of complex scenes. To that end, we present the first unsupervised panoptic method that directly trains on scene-centric imagery. In particular, we propose an approach to obtain high-resolution panoptic pseudo labels on complex scene-centric data, combining visual representations, depth, and motion cues. Utilizing both pseudo-label training and a panoptic self-training strategy yields a novel approach that accurately predicts panoptic segmentation of complex scenes without requiring any human annotations. Our approach significantly improves panoptic quality, e.g., surpassing the recent state of the art in unsupervised panoptic segmentation on Cityscapes by 9.4% points in PQ.