論文の概要: Walk the Lines: Object Contour Tracing CNN for Contour Completion of Ships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06587v1
• Date: Tue, 14 Apr 2020 15:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 09:05:08.960050
• Title: Walk the Lines: Object Contour Tracing CNN for Contour Completion of Ships
• Title（参考訳）: 船の輪郭完成のためのcnn「walk the lines: object contour tracing cnn」
• Authors: Andr\'e Peter Kelm and Udo Z\"olzer
• Abstract要約: 我々は,最新の物体の輪郭検出結果を改善するために,新しい輪郭追跡アルゴリズムを開発した。 目標は、完全に閉じた幅1ピクセルの細かな物体の輪郭を実現することである。 We present the Walk the Lines (WtL) algorithm, a standard regression CNN to follow object contours。
• 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: We develop a new contour tracing algorithm to enhance the results of the latest object contour detectors. The goal is to achieve a perfectly closed, 1 pixel wide and detailed object contour, since this type of contour could be analyzed using methods such as Fourier descriptors. Convolutional Neural Networks (CNNs) are rarely used for contour tracing. However, we find CNNs are tailor-made for this task and that's why we present the Walk the Lines (WtL) algorithm, a standard regression CNN trained to follow object contours. To make the first step, we train the CNN only on ship contours, but the principle is also applicable to other objects. Input data are the image and the associated object contour prediction of the recently published RefineContourNet. The WtL gets a center pixel, which defines an input section and an angle for rotating this section. Ideally, the center pixel moves on the contour, while the angle describes upcoming directional contour changes. The WtL predicts its steps pixelwise in a selfrouting way. To obtain a complete object contour the WtL runs in parallel at different image locations and the traces of its individual paths are summed. In contrast to the comparable Non-Maximum Suppression method, our approach produces connected contours with finer details. Finally, the object contour is binarized under the condition of being closed. In case all procedures work as desired, excellent ship segmentations with high IoUs are produced, showing details such as antennas and ship superstructures that are easily omitted by other segmentation methods.
• Abstract（参考訳）: 我々は,最新の物体輪郭検出器の結果を向上させる新しい輪郭追跡アルゴリズムを開発した。 このタイプの輪郭はフーリエ記述子のような手法を用いて分析できるため、完全に閉じた1ピクセルの細かな物体輪郭を達成することが目的である。 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は輪郭追跡にはほとんど使われない。 しかし、CNNは、このタスクに適したものなので、オブジェクトの輪郭に従うように訓練された標準回帰CNNであるウォーク・ザ・ライン(WtL)アルゴリズムを提示する。 最初のステップでは、船の輪郭のみにCNNをトレーニングしますが、原則は他のオブジェクトにも適用できます。 入力データは、最近発表されたrefinecontournetの画像および関連するオブジェクト輪郭予測である。 WtLは中心画素を取得し、入力部とこの部を回転させる角度を定義する。 理想的には、中心のピクセルは輪郭上を動き、角度は今後の方向輪郭の変化を表す。 WtLは自走式でステップをピクセル単位で予測する。 WtLが異なる画像位置で並列に実行され、個々のパスのトレースが要約される完全なオブジェクト輪郭を得る。 同等の非最大抑圧法とは対照的に、我々の手法はより細部で連結な輪郭を生成する。 最後に、物体の輪郭は閉じた状態で二項化される。 全ての手順が望まれている場合、高いIoUを持つ優れた船舶セグメンテーションが作成され、アンテナや船の上部構造などの細部が他のセグメンテーション法によって容易に省略される。

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