論文の概要: Generalized Shortest Path-based Superpixels for Accurate Segmentation of Spherical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07394v3
• Date: Tue, 14 Jul 2020 13:00:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 03:48:44.887775
• Title: Generalized Shortest Path-based Superpixels for Accurate Segmentation of Spherical Images
• Title（参考訳）: 球面画像の高精度セグメンテーションのための一般化された最短パスベーススーパーピクセル
• Authors: R\'emi Giraud, Rodrigo Borba Pinheiro, Yannick Berthoumieu
• Abstract要約: SphSPS(Spherical Shortest Path-based Superpixels)と呼ばれる球面画像のための新しいスーパーピクセル法を提案する。 我々のアプローチは球面幾何学を尊重し、3次元球面取得空間上の画素とスーパーピクセル中心の間の最短経路の概念を一般化する。 このような経路の特徴情報をクラスタリングフレームワークに効率的に組み込むことができ、オブジェクトの輪郭や形状の規則性に関して共同的に改善できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4063592468412267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most of existing superpixel methods are designed to segment standard planar images as pre-processing for computer vision pipelines. Nevertheless, the increasing number of applications based on wide angle capture devices, mainly generating 360{\deg} spherical images, have enforced the need for dedicated superpixel approaches. In this paper, we introduce a new superpixel method for spherical images called SphSPS (for Spherical Shortest Path-based Superpixels). Our approach respects the spherical geometry and generalizes the notion of shortest path between a pixel and a superpixel center on the 3D spherical acquisition space. We show that the feature information on such path can be efficiently integrated into our clustering framework and jointly improves the respect of object contours and the shape regularity. To relevantly evaluate this last aspect in the spherical space, we also generalize a planar global regularity metric. Finally, the proposed SphSPS method obtains significantly better performance than both planar and recent spherical superpixel approaches on the reference 360{\deg} spherical panorama segmentation dataset.
• Abstract（参考訳）: 既存のスーパーピクセル法のほとんどは、コンピュータビジョンパイプラインのプリプロセスとして標準平面画像を分割するために設計されている。 それでも、主に360{\deg}球面画像を生成する広角キャプチャデバイスに基づくアプリケーションの増加は、専用のスーパーピクセルアプローチの必要性を強制している。 本稿では,SphSPS(Spherical Shortest Path-based Superpixels)と呼ばれる,球面画像の新しいスーパーピクセル法を提案する。 我々のアプローチは球面幾何学を尊重し、3次元球面取得空間上の画素とスーパーピクセル中心の間の最短経路の概念を一般化する。 このようなパスの特徴情報をクラスタリングフレームワークに効率的に統合でき、オブジェクトの輪郭や形状の規則性に関して共同で改善できることを示します。 球面空間におけるこの最後の側面を相対的に評価するために、平面大域正規度計量も一般化する。 最後に,提案手法は,360{\deg}球面パノラマセグメンテーションデータセットにおける平面および近年の球面スーパーピクセルアプローチよりもかなり優れた性能が得られることを示す。

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