論文の概要: SideInfNet: A Deep Neural Network for Semi-Automatic Semantic Segmentation with Side Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02634v4
• Date: Fri, 17 Jul 2020 12:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 04:54:11.226971
• Title: SideInfNet: A Deep Neural Network for Semi-Automatic Semantic Segmentation with Side Information
• Title（参考訳）: SideInfNet:サイド情報付き半自動セマンティックセマンティックセグメンテーションのためのディープニューラルネットワーク
• Authors: Jing Yu Koh, Duc Thanh Nguyen, Quang-Trung Truong, Sai-Kit Yeung, Alexander Binder
• Abstract要約: 本稿では,新たなディープニューラルネットワークアーキテクチャであるSideInfNetを提案する。 画像から学習した機能とユーザアノテーションから抽出したサイド情報を統合する。 提案手法を評価するために,提案したネットワークを3つのセマンティックセグメンテーションタスクに適用し,ベンチマークデータセットに対する広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.03179580646324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fully-automatic execution is the ultimate goal for many Computer Vision applications. However, this objective is not always realistic in tasks associated with high failure costs, such as medical applications. For these tasks, semi-automatic methods allowing minimal effort from users to guide computer algorithms are often preferred due to desirable accuracy and performance. Inspired by the practicality and applicability of the semi-automatic approach, this paper proposes a novel deep neural network architecture, namely SideInfNet that effectively integrates features learnt from images with side information extracted from user annotations. To evaluate our method, we applied the proposed network to three semantic segmentation tasks and conducted extensive experiments on benchmark datasets. Experimental results and comparison with prior work have verified the superiority of our model, suggesting the generality and effectiveness of the model in semi-automatic semantic segmentation.
• Abstract（参考訳）: 完全な自動実行は、多くのコンピュータビジョンアプリケーションの最終的な目標である。 しかし、この目的は医学的応用のような高い障害コストに関連するタスクにおいて常に現実的ではない。 これらのタスクでは、ユーザがコンピュータアルゴリズムをガイドする作業を最小限に抑える半自動手法が望ましい精度と性能のために好まれる。 本稿では,半自動アプローチの実用性と適用性に着想を得て,画像から学習した特徴をユーザアノテーションから抽出した側面情報と効果的に統合する,新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案手法を評価するために,提案ネットワークを3つの意味セグメンテーションタスクに適用し,ベンチマークデータセットについて広範な実験を行った。 実験結果と先行研究との比較により,半自動的意味セグメンテーションにおけるモデルの汎用性と有効性が示唆された。

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