論文の概要: EDC3: Ensemble of Deep-Classifiers using Class-specific Copula functions
to Improve Semantic Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05710v1
- Date: Thu, 12 Mar 2020 11:18:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 15:07:13.201807
- Title: EDC3: Ensemble of Deep-Classifiers using Class-specific Copula functions
to Improve Semantic Image Segmentation
- Title（参考訳）: EDC3: セマンティックイメージセグメンテーションを改善するクラス固有コピュラ関数を用いた深層分類器の集合
- Authors: Somenath Kuiry, Nibaran Das, Alaka Das, Mita Nasipuri
- Abstract要約: 我々は,画像のセマンティックセグメンテーションのための異なる深層学習手法を組み込むために,異なる分類器間でのソース間統計依存性を利用した。
マルチクラスセグメンテーション問題の解法として,クラスワイズ・コプラに基づくアンサンブル法が新たに提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.092296931641458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the literature, many fusion techniques are registered for the segmentation
of images, but they primarily focus on observed output or belief score or
probability score of the output classes. In the present work, we have utilized
inter source statistical dependency among different classifiers for ensembling
of different deep learning techniques for semantic segmentation of images. For
this purpose, in the present work, a class-wise Copula-based ensembling method
is newly proposed for solving the multi-class segmentation problem.
Experimentally, it is observed that the performance has improved more for
semantic image segmentation using the proposed class-specific Copula function
than the traditionally used single Copula function for the problem. The
performance is also compared with three state-of-the-art ensembling methods.
- Abstract（参考訳）: 文献では、多くの融合技術が画像のセグメンテーションに登録されているが、それらは主に観察された出力、信念スコア、あるいは出力クラスの確率スコアに焦点を当てている。
本研究では,画像のセマンティックセグメンテーションのための異なる深層学習手法を組み込むために,異なる分類器間でのソース間統計依存性を利用した。
そこで本研究では,マルチクラスセグメンテーション問題の解法として,クラスワイズ・コピュラに基づくアンサンブル法を提案する。
実験により,従来の単一コプラ関数よりも,提案するクラス特異的コプラ関数を用いた意味的画像分割の性能が向上したことがわかった。
パフォーマンスは、最先端の3つの手法と比較される。
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