論文の概要: Refined Plane Segmentation for Cuboid-Shaped Objects by Leveraging Edge Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12870v1
• Date: Sat, 28 Mar 2020 18:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 23:55:27.235290
• Title: Refined Plane Segmentation for Cuboid-Shaped Objects by Leveraging Edge Detection
• Title（参考訳）: エッジ検出を利用した立方体形状物体の精密平面分割
• Authors: Alexander Naumann, Laura D\"orr, Niels Ole Salscheider, Kai Furmans
• Abstract要約: 本稿では,セグメント化された平面マスクを画像に検出されたエッジと整列するための後処理アルゴリズムを提案する。 これにより、立方体形状の物体に制限を加えながら、最先端のアプローチの精度を高めることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.942632088208505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in the area of plane segmentation from single RGB images show strong accuracy improvements and now allow a reliable segmentation of indoor scenes into planes. Nonetheless, fine-grained details of these segmentation masks are still lacking accuracy, thus restricting the usability of such techniques on a larger scale in numerous applications, such as inpainting for Augmented Reality use cases. We propose a post-processing algorithm to align the segmented plane masks with edges detected in the image. This allows us to increase the accuracy of state-of-the-art approaches, while limiting ourselves to cuboid-shaped objects. Our approach is motivated by logistics, where this assumption is valid and refined planes can be used to perform robust object detection without the need for supervised learning. Results for two baselines and our approach are reported on our own dataset, which we made publicly available. The results show a consistent improvement over the state-of-the-art. The influence of the prior segmentation and the edge detection is investigated and finally, areas for future research are proposed.
• Abstract（参考訳）: 単一rgb画像からの平面セグメンテーション領域の最近の進歩により、精度が向上し、室内シーンの信頼性の高いセグメンテーションが可能となった。 にもかかわらず、これらのセグメンテーションマスクの細部の詳細はまだ正確性に欠けており、拡張現実のユースケースの塗布など、多数のアプリケーションにおいて、そのような技術の使用性を制限する。 画像中に検出されたエッジとセグメント面マスクを整合させるポストプロセッシングアルゴリズムを提案する。 これにより、最先端のアプローチの精度を高めつつ、立方体型のオブジェクトに制限できるのです。 我々のアプローチはロジスティクスに動機付けられており、この仮定は妥当であり、洗練された平面は教師付き学習を必要とせずに堅牢なオブジェクト検出を行うことができる。 2つのベースラインの結果と我々のアプローチは、我々のデータセットで報告されています。 その結果、最先端よりも一貫した改善が見られた。 先行セグメンテーションとエッジ検出の影響について検討し,最後に,今後の研究分野を提案する。

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