論文の概要: MSDU-net: A Multi-Scale Dilated U-net for Blur Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03182v1
- Date: Fri, 5 Jun 2020 00:30:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-25 03:52:03.611420
- Title: MSDU-net: A Multi-Scale Dilated U-net for Blur Detection
- Title（参考訳）: MSDU-net:Blur検出のためのマルチスケール拡張U-net
- Authors: Fan Yang and Xiao Xiao
- Abstract要約: 我々はU-netをベースとしたマルチスケール拡張畳み込みニューラルネットワークを設計し、MSDU-netと呼ぶ。
MSDU-netは、拡張畳み込みを持つマルチスケールの特徴抽出器のグループを使用して、異なるスケールでテクスチャ情報を抽出する。
我々は,MSDU-netを用いて,公開された2つのベンチマークにおいて,アートボケ検出方法の他の状況よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.681328723369075
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blur detection is the separation of blurred and clear regions of an image,
which is an important and challenging task in computer vision. In this work, we
regard blur detection as an image segmentation problem. Inspired by the success
of the U-net architecture for image segmentation, we design a Multi-Scale
Dilated convolutional neural network based on U-net, which we call MSDU-net.
The MSDU-net uses a group of multi-scale feature extractors with dilated
convolutions to extract texture information at different scales. The U-shape
architecture of the MSDU-net fuses the different-scale texture features and
generates a semantic feature which allows us to achieve better results on the
blur detection task. We show that using the MSDU-net we are able to outperform
other state of the art blur detection methods on two publicly available
benchmarks.
- Abstract（参考訳）: ぼやけた検出とは、画像のぼやけた透明な領域を分離することであり、コンピュータビジョンにおいて重要かつ困難なタスクである。
本研究では,ぼかし検出を画像分割問題とみなす。
画像セグメンテーションのためのU-netアーキテクチャの成功に触発されて、我々は、MSDU-netと呼ぶU-netに基づくマルチスケール拡張畳み込みニューラルネットワークを設計した。
MSDU-netは、拡張畳み込みを持つマルチスケールの特徴抽出器のグループを使用して、異なるスケールでテクスチャ情報を抽出する。
MSDU-netのU字型アーキテクチャは、異なるスケールのテクスチャ特徴を融合させ、意味的特徴を生成し、ぼかし検出タスクにおいてより良い結果を得られるようにする。
我々は,MSDU-netを用いて,公開された2つのベンチマークにおいて,アートボケ検出方法の他の状況よりも優れていることを示す。
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