論文の概要: Simple Interactive Image Segmentation using Label Propagation through kNN graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05708v1
• Date: Thu, 13 Feb 2020 18:50:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 10:01:45.019883
• Title: Simple Interactive Image Segmentation using Label Propagation through kNN graphs
• Title（参考訳）: knnグラフによるラベル伝搬を用いた簡易インタラクティブ画像分割
• Authors: Fabricio Aparecido Breve
• Abstract要約: 本稿では,非指向性と非重み付きkNNグラフを用いたSSLグラフに基づく対話型画像分割手法を提案する。 他の多くの技術よりもシンプルであるが、画像分割タスクの分類精度は依然として達成されている。
• 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: Many interactive image segmentation techniques are based on semi-supervised learning. The user may label some pixels from each object and the SSL algorithm will propagate the labels from the labeled to the unlabeled pixels, finding object boundaries. This paper proposes a new SSL graph-based interactive image segmentation approach, using undirected and unweighted kNN graphs, from which the unlabeled nodes receive contributions from other nodes (either labeled or unlabeled). It is simpler than many other techniques, but it still achieves significant classification accuracy in the image segmentation task. Computer simulations are performed using some real-world images, extracted from the Microsoft GrabCut dataset. The segmentation results show the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 多くのインタラクティブな画像分割技術は半教師付き学習に基づいている。 ユーザは各オブジェクトからいくつかのピクセルをラベル付けし、sslアルゴリズムはラベルのないピクセルにラベルを伝搬し、オブジェクト境界を見つける。 そこで本稿では,未ラベルノードが他のノード(ラベル付きまたはラベルなし)からのコントリビューションを受ける,非ダイレクトかつ非重み付きkNNグラフを用いたSSLグラフに基づくインタラクティブな画像セグメンテーション手法を提案する。 他の多くの技術よりもシンプルであるが、画像分割作業においてかなりの分類精度が達成されている。 コンピュータシミュレーションは、microsoft grabcutデータセットから抽出された現実世界の画像を使って行われる。 セグメンテーションの結果は,提案手法の有効性を示す。

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