論文の概要: Graph-FCN for image semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00335v1
• Date: Thu, 2 Jan 2020 06:05:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 04:23:06.944223
• Title: Graph-FCN for image semantic segmentation
• Title（参考訳）: 画像セマンティックセグメンテーションのためのグラフFCN
• Authors: Yi Lu, Yaran Chen, Dongbin Zhao, Jianxin Chen
• Abstract要約: 画像セマンティックセグメンテーションのための完全畳み込みネットワーク(FCN)であるGraph-FCNを提案する。 まず、画像グリッドデータを畳み込みネットワークによりグラフ構造データに拡張し、セマンティックセグメンテーション問題をグラフノード分類問題に変換する。 私たちが知る限り、画像意味のセグメンテーションにグラフ畳み込みネットワークを適用するのは、これが初めてです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.040293432309856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation with deep learning has achieved great progress in classifying the pixels in the image. However, the local location information is usually ignored in the high-level feature extraction by the deep learning, which is important for image semantic segmentation. To avoid this problem, we propose a graph model initialized by a fully convolutional network (FCN) named Graph-FCN for image semantic segmentation. Firstly, the image grid data is extended to graph structure data by a convolutional network, which transforms the semantic segmentation problem into a graph node classification problem. Then we apply graph convolutional network to solve this graph node classification problem. As far as we know, it is the first time that we apply the graph convolutional network in image semantic segmentation. Our method achieves competitive performance in mean intersection over union (mIOU) on the VOC dataset(about 1.34% improvement), compared to the original FCN model.
• Abstract（参考訳）: 深層学習によるセマンティックセグメンテーションは画像中のピクセルの分類において大きな進歩を遂げた。 しかし,画像のセマンティクスセグメンテーションにおいて重要となる深層学習による高レベル特徴抽出では,局所的な位置情報は無視されることが多い。 この問題を回避するため,画像セマンティックセグメンテーションのための全畳み込みネットワーク(FCN)であるGraph-FCNを初期化したグラフモデルを提案する。 まず、画像グリッドデータを畳み込みネットワークによりグラフ構造データに拡張し、セマンティックセグメンテーション問題をグラフノード分類問題に変換する。 次に,グラフ畳み込みネットワークを適用し,このグラフノード分類問題を解く。 私たちが知る限り、画像意味のセグメンテーションにグラフ畳み込みネットワークを適用するのは、これが初めてです。 提案手法は,従来のFCNモデルと比較して,VOCデータセット(約1.34%の改善)上の平均結合(mIOU)における競合性能を実現する。

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