Fugu-MT 論文翻訳(概要): Segmenting Transparent Objects in the Wild

論文の概要: Segmenting Transparent Objects in the Wild

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13948v3
Date: Sun, 2 Aug 2020 03:32:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-18 01:05:26.101504
Title: Segmenting Transparent Objects in the Wild
Title（参考訳）: 野生における透明物体のセグメンテーション
Authors: Enze Xie, Wenjia Wang, Wenhai Wang, Mingyu Ding, Chunhua Shen, Ping Luo
Abstract要約: 本研究は,手作業による注釈付き実シナリオの画像10,428枚からなるトランス10Kという,透明なオブジェクトセグメンテーションのための大規模データセットを提案する。 Trans10Kの有効性を評価するために,TransLabと呼ばれる新しい境界認識セグメンテーション手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 98.80906604285163
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Transparent objects such as windows and bottles made by glass widely exist in the real world. Segmenting transparent objects is challenging because these objects have diverse appearance inherited from the image background, making them had similar appearance with their surroundings. Besides the technical difficulty of this task, only a few previous datasets were specially designed and collected to explore this task and most of the existing datasets have major drawbacks. They either possess limited sample size such as merely a thousand of images without manual annotations, or they generate all images by using computer graphics method (i.e. not real image). To address this important problem, this work proposes a large-scale dataset for transparent object segmentation, named Trans10K, consisting of 10,428 images of real scenarios with carefully manual annotations, which are 10 times larger than the existing datasets. The transparent objects in Trans10K are extremely challenging due to high diversity in scale, viewpoint and occlusion as shown in Fig. 1. To evaluate the effectiveness of Trans10K, we propose a novel boundary-aware segmentation method, termed TransLab, which exploits boundary as the clue to improve segmentation of transparent objects. Extensive experiments and ablation studies demonstrate the effectiveness of Trans10K and validate the practicality of learning object boundary in TransLab. For example, TransLab significantly outperforms 20 recent object segmentation methods based on deep learning, showing that this task is largely unsolved. We believe that both Trans10K and TransLab have important contributions to both the academia and industry, facilitating future researches and applications.
Abstract（参考訳）: 窓やガラス製の瓶などの透明な物体は現実世界に広く存在している。透明な物体のセグメンテーションは、画像背景から受け継がれた多様な外観を持ち、周囲と類似した外観を持つため、困難である。このタスクの技術的難しさに加えて、このタスクを探索するために特別に設計された、いくつかの以前のデータセットのみが収集される。手動のアノテーションを使わずに数千枚の画像に制限されたサンプルサイズを持つか、コンピュータグラフィックス(すなわち実際の画像ではない)を使って全ての画像を生成する。この重要な問題に対処するために、本研究では、トランス10kと呼ばれる透明なオブジェクトセグメンテーションのための大規模データセットを提案し、既存のデータセットの10倍の大きさの手動アノテーションを備えた、実際のシナリオの10,428の画像からなる。図1に示すように、Trans10Kの透明な物体はスケール、視点、閉塞の多様性が高いため、非常に難しい。本稿では,トランス10kの有効性を評価するために,境界を透明な物体のセグメンテーションを改善する手掛かりとして利用する新しい境界認識セグメンテーション手法であるtranslabを提案する。広範囲にわたる実験とアブレーション研究は、Trans10Kの有効性を示し、TransLabにおける学習対象境界の実用性を検証する。例えば、TransLabは、ディープラーニングに基づく20の最近のオブジェクトセグメンテーションメソッドを著しく上回り、このタスクがほとんど未解決であることを示している。 Trans10KとTransLabはどちらも学術と産業の両方に重要な貢献をしており、将来の研究や応用を促進すると信じています。

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