論文の概要: WaveSNet: Wavelet Integrated Deep Networks for Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14461v1
• Date: Fri, 29 May 2020 09:17:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 23:30:22.121175
• Title: WaveSNet: Wavelet Integrated Deep Networks for Image Segmentation
• Title（参考訳）: wavenet:wavelet統合イメージセグメンテーションのためのディープネットワーク
• Authors: Qiufu Li and Linlin Shen
• Abstract要約: ディープネットワークでは、失われたデータの詳細は画像セグメンテーションの性能を著しく低下させる。 本稿では,DWT(離散ウェーブレット変換)を用いて特徴マップのダウンサンプリング中にデータの詳細を抽出する手法を提案する。 Inverse DWT (IDWT) も、アップサンプリング中に抽出した詳細を取り入れて、詳細を復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.674139791797955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In deep networks, the lost data details significantly degrade the performances of image segmentation. In this paper, we propose to apply Discrete Wavelet Transform (DWT) to extract the data details during feature map down-sampling, and adopt Inverse DWT (IDWT) with the extracted details during the up-sampling to recover the details. We firstly transform DWT/IDWT as general network layers, which are applicable to 1D/2D/3D data and various wavelets like Haar, Cohen, and Daubechies, etc. Then, we design wavelet integrated deep networks for image segmentation (WaveSNets) based on various architectures, including U-Net, SegNet, and DeepLabv3+. Due to the effectiveness of the DWT/IDWT in processing data details, experimental results on CamVid, Pascal VOC, and Cityscapes show that our WaveSNets achieve better segmentation performances than their vanilla versions.
• Abstract（参考訳）: ディープネットワークでは、失われたデータの詳細は画像セグメンテーションの性能を著しく低下させる。 本稿では,特徴マップのダウンサンプリング中にデータの詳細を抽出するために離散ウェーブレット変換(DWT)を適用し,アップサンプリング中に抽出した詳細を逆DWT(IDWT)に適用して詳細を復元する。 まず、DWT/IDWTを一般的なネットワーク層として変換し、1D/2D/3DデータやHaar、Cohen、Daubechiesなどの様々なウェーブレットに適用する。 そして、U-Net、SegNet、DeepLabv3+といった様々なアーキテクチャに基づいて、画像セグメンテーションのためのウェーブレット統合ディープネットワークを設計する。 データの詳細処理におけるDWT/IDWTの有効性のため、CamVid、Pascal VOC、Cityscapesの実験結果から、WaveSNetsはバニラバージョンよりもセグメンテーション性能が優れていることが分かる。

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