論文の概要: An Abstraction Model for Semantic Segmentation Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.11995v2
• Date: Thu, 1 Dec 2022 23:55:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-10 00:04:07.200420
• Title: An Abstraction Model for Semantic Segmentation Algorithms
• Title（参考訳）: 意味セグメンテーションアルゴリズムのための抽象モデル
• Authors: Reihaneh Teymoori, Zahra Nabizadeh, Nader Karimi, Shadrokh Samavi
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションは、がん検出、ロボット支援手術、衛星画像解析、自動運転車など、多くのタスクで使用されている。 本稿では,セマンティックセグメンテーションの抽象化モデルを用いて,その分野を包括的に把握する。 異なるアプローチを比較し,各メソッドの動作における4つの抽象ブロックの重要性を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.561123408923489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation classifies each pixel in the image. Due to its advantages, semantic segmentation is used in many tasks, such as cancer detection, robot-assisted surgery, satellite image analysis, and self-driving cars. Accuracy and efficiency are the two crucial goals for this purpose, and several state-of-the-art neural networks exist. By employing different techniques, new solutions have been presented in each method to increase efficiency and accuracy and reduce costs. However, the diversity of the implemented approaches for semantic segmentation makes it difficult for researchers to achieve a comprehensive view of the field. In this paper, an abstraction model for semantic segmentation offers a comprehensive view of the field. The proposed framework consists of four general blocks that cover the operation of the majority of semantic segmentation methods. We also compare different approaches and analyze each of the four abstraction blocks' importance in each method's operation.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは画像の各ピクセルを分類する。 その利点により、セマンティックセグメンテーションは、がん検出、ロボット支援手術、衛星画像解析、自動運転車など、多くのタスクで使用されている。 この目的のためには、正確性と効率性が2つの重要な目標であり、最先端のニューラルネットワークがいくつか存在する。 異なる技術を用いることで、効率と正確性を高め、コストを削減するために、それぞれの方法で新しいソリューションが提示されている。 しかしながら、セマンティクスセグメンテーションのための実装されたアプローチの多様性は、研究者がフィールドの包括的な視点を達成するのを困難にしている。 本稿では,セマンティックセグメンテーションの抽象化モデルを用いて,その分野を包括的に把握する。 提案するフレームワークは,意味的セグメンテーション法の大部分を網羅する4つの汎用ブロックから構成される。 また、異なるアプローチを比較し、各メソッドの操作における4つの抽象ブロックの重要性を分析する。

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