論文の概要: Evolution of Image Segmentation using Deep Convolutional Neural Network:
A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04074v3
- Date: Fri, 29 May 2020 07:23:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 23:15:31.344950
- Title: Evolution of Image Segmentation using Deep Convolutional Neural Network:
A Survey
- Title（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分割の進化:調査
- Authors: Farhana Sultana (1), Abu Sufian (1) and Paramartha Dutta (2), ((1)
Dept. of Computer Science, University of Gour Banga, (2) Dept. of Computer &
System Sciences, Visva-Bharati University)
- Abstract要約: 我々はCNNに基づくセマンティックとインスタンスセグメンテーションの両方の進化を垣間見る。
我々は、最先端のパン光学セグメンテーションモデルを垣間見せた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: From the autonomous car driving to medical diagnosis, the requirement of the
task of image segmentation is everywhere. Segmentation of an image is one of
the indispensable tasks in computer vision. This task is comparatively
complicated than other vision tasks as it needs low-level spatial information.
Basically, image segmentation can be of two types: semantic segmentation and
instance segmentation. The combined version of these two basic tasks is known
as panoptic segmentation. In the recent era, the success of deep convolutional
neural networks (CNN) has influenced the field of segmentation greatly and gave
us various successful models to date. In this survey, we are going to take a
glance at the evolution of both semantic and instance segmentation work based
on CNN. We have also specified comparative architectural details of some
state-of-the-art models and discuss their training details to present a lucid
understanding of hyper-parameter tuning of those models. We have also drawn a
comparison among the performance of those models on different datasets. Lastly,
we have given a glimpse of some state-of-the-art panoptic segmentation models.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車の運転から医療診断まで、画像分割のタスクの要件は至るところにあります。
画像のセグメンテーションはコンピュータビジョンにおいて必須のタスクの1つである。
このタスクは低レベル空間情報を必要とするため、他の視覚タスクよりも比較的複雑である。
基本的にイメージセグメンテーションはセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの2つのタイプからなる。
これら2つの基本的なタスクを組み合わせたバージョンはpanoptic segmentationとして知られている。
近年、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の成功はセグメンテーションの分野に大きな影響を与え、これまでに成功してきた様々なモデルをもたらした。
この調査では、cnnに基づくセマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの両方の作業の進化を見ていきます。
また、いくつかの最先端モデルのアーキテクチャの詳細を明記し、それらのモデルのハイパーパラメータチューニングに関するルーシーな理解を示すために、トレーニングの詳細について論じた。
また、異なるデータセット上でのこれらのモデルの性能の比較も行った。
最後に、最先端のパン光学セグメンテーションモデルを紹介した。
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