論文の概要: Building Networks for Image Segmentation using Particle Competition and Cooperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06001v1
• Date: Fri, 14 Feb 2020 12:45:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 03:38:35.520848
• Title: Building Networks for Image Segmentation using Particle Competition and Cooperation
• Title（参考訳）: 粒子競合と協調による画像分割のためのネットワークの構築
• Authors: Fabricio Breve
• Abstract要約: 粒子競合と協調 (PCC) はグラフに基づく半教師あり学習手法である。 PCCを供給するための適切なネットワークの構築は、より良いセグメンテーション結果を達成するために不可欠である。 候補ネットワークを評価する指標を提案する。
• 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: Particle competition and cooperation (PCC) is a graph-based semi-supervised learning approach. When PCC is applied to interactive image segmentation tasks, pixels are converted into network nodes, and each node is connected to its k-nearest neighbors, according to the distance between a set of features extracted from the image. Building a proper network to feed PCC is crucial to achieve good segmentation results. However, some features may be more important than others to identify the segments, depending on the characteristics of the image to be segmented. In this paper, an index to evaluate candidate networks is proposed. Thus, building the network becomes a problem of optimizing some feature weights based on the proposed index. Computer simulations are performed on some real-world images from the Microsoft GrabCut database, and the segmentation results related in this paper show the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 粒子競合と協調 (PCC) はグラフに基づく半教師あり学習手法である。 pccをインタラクティブな画像分割タスクに適用すると、ピクセルはネットワークノードに変換され、各ノードは画像から抽出された一連の特徴間の距離に応じて、そのkネアレスト近傍に接続される。 PCCを供給するための適切なネットワークの構築は、より良いセグメンテーション結果を達成するために不可欠である。 しかし、ある特徴は他の特徴よりも重要であり、その特徴は、セグメント化される画像の特性によって異なる。 本稿では,候補ネットワークを評価する指標を提案する。 したがって,ネットワーク構築は,提案した指標に基づいて特徴量の最適化を行う問題となる。 計算機シミュレーションはmicrosoft grabcutデータベースから得られた実世界画像上で行われ,提案手法の有効性を示す。

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