論文の概要: A Survey on Instance Segmentation: State of the art
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00047v1
- Date: Sun, 28 Jun 2020 14:39:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 02:33:09.635420
- Title: A Survey on Instance Segmentation: State of the art
- Title（参考訳）: インスタンスセグメンテーションの実態調査
- Authors: Abdul Mueed Hafiz, Ghulam Mohiuddin Bhat
- Abstract要約: インスタンスセグメンテーションは、オブジェクト検出とセグメンテーションの問題を同時に解決する技術である。
本論文は,インスタンスセグメンテーションの分野で研究したい人に対して,貴重な情報を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8782750537161614
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Object detection or localization is an incremental step in progression from
coarse to fine digital image inference. It not only provides the classes of the
image objects, but also provides the location of the image objects which have
been classified. The location is given in the form of bounding boxes or
centroids. Semantic segmentation gives fine inference by predicting labels for
every pixel in the input image. Each pixel is labelled according to the object
class within which it is enclosed. Furthering this evolution, instance
segmentation gives different labels for separate instances of objects belonging
to the same class. Hence, instance segmentation may be defined as the technique
of simultaneously solving the problem of object detection as well as that of
semantic segmentation. In this survey paper on instance segmentation -- its
background, issues, techniques, evolution, popular datasets, related work up to
the state of the art and future scope have been discussed. The paper provides
valuable information for those who want to do research in the field of instance
segmentation.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト検出やローカライゼーションは、粗い画像から細かいデジタル画像推論への漸進的な進歩である。
イメージオブジェクトのクラスを提供するだけでなく、分類されたイメージオブジェクトの位置も提供する。
位置は、境界ボックスまたはセントロイドの形で与えられる。
セマンティックセグメンテーションは、入力画像の各ピクセルのラベルを予測することによって、詳細な推論を行う。
各ピクセルは、それを囲むオブジェクトクラスに従ってラベル付けされる。
この進化をさらに進めて、インスタンスセグメンテーションは、同じクラスに属するオブジェクトの別々のインスタンスの異なるラベルを与える。
したがって、インスタンスセグメンテーションは、オブジェクト検出の問題と意味セグメンテーションの問題を同時に解決するテクニックとして定義することができる。
本調査では,その背景,課題,テクニック,進化,一般的なデータセット,関連する技術状況と今後のスコープについて論じる。
論文は、インスタンスセグメンテーションの分野で研究をしたい人のために貴重な情報を提供する。
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