論文の概要: Superpixel Segmentation via Convolutional Neural Networks with
Regularized Information Maximization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06765v3
- Date: Fri, 26 Jun 2020 14:02:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-31 12:16:36.076961
- Title: Superpixel Segmentation via Convolutional Neural Networks with
Regularized Information Maximization
- Title（参考訳）: 正規化情報最大化を伴う畳み込みニューラルネットワークによるスーパーピクセルセグメンテーション
- Authors: Teppei Suzuki
- Abstract要約: ランダムd畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を推論時間で最適化し,教師なしのスーパーピクセルセグメンテーション手法を提案する。
提案手法は,スーパーピクセルセグメンテーションの目的関数を最小化することにより,ラベルのない単一画像からCNNを介してスーパーピクセルを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.696069523681178
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose an unsupervised superpixel segmentation method by optimizing a
randomly-initialized convolutional neural network (CNN) in inference time. Our
method generates superpixels via CNN from a single image without any labels by
minimizing a proposed objective function for superpixel segmentation in
inference time. There are three advantages to our method compared with many of
existing methods: (i) leverages an image prior of CNN for superpixel
segmentation, (ii) adaptively changes the number of superpixels according to
the given images, and (iii) controls the property of superpixels by adding an
auxiliary cost to the objective function. We verify the advantages of our
method quantitatively and qualitatively on BSDS500 and SBD datasets.
- Abstract（参考訳）: ランダム初期化畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を推論時間で最適化し,教師なしのスーパーピクセルセグメンテーション手法を提案する。
提案手法は,スーパーピクセルセグメンテーションの目的関数を最小化することにより,ラベルのない単一画像からスーパーピクセルを生成する。
本手法には既存の手法に比べて3つの利点がある。
(i)スーパーピクセルのセグメンテーションにcnnより前の画像を利用する。
(二)所定の画像に応じてスーパーピクセルの数を適応的に変更し、
(iii)目的関数に補助コストを加えることにより、スーパーピクセルの特性を制御する。
BSDS500 と SBD のデータセット上で,本手法の利点を定量的かつ質的に検証する。
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