論文の概要: Complex Network Construction for Interactive Image Segmentation using
Particle Competition and Cooperation: A New Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01625v1
- Date: Fri, 3 Jul 2020 11:42:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 04:54:21.002789
- Title: Complex Network Construction for Interactive Image Segmentation using
Particle Competition and Cooperation: A New Approach
- Title（参考訳）: 粒子競合と協調を用いた対話型画像分割のための複雑なネットワーク構築:新しいアプローチ
- Authors: Jefferson Antonio Ribeiro Passerini and Fabricio Aparecido Breve
- Abstract要約: ネットワーク構築段階では、特徴集合における各要素の重要性を定義するために重みベクトルが必要である。
本稿では,ネットワーク構築フェーズの変更による重みベクトルの除去を提案する。
- 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: In the interactive image segmentation task, the Particle Competition and
Cooperation (PCC) model is fed with a complex network, which is built from the
input image. In the network construction phase, a weight vector is needed to
define the importance of each element in the feature set, which consists of
color and location information of the corresponding pixels, thus demanding a
specialist's intervention. The present paper proposes the elimination of the
weight vector through modifications in the network construction phase. The
proposed model and the reference model, without the use of a weight vector,
were compared using 151 images extracted from the Grabcut dataset, the PASCAL
VOC dataset and the Alpha matting dataset. Each model was applied 30 times to
each image to obtain an error average. These simulations resulted in an error
rate of only 0.49\% when classifying pixels with the proposed model while the
reference model had an error rate of 3.14\%. The proposed method also presented
less error variation in the diversity of the evaluated images, when compared to
the reference model.
- Abstract（参考訳）: 対話型画像分割タスクでは、入力画像から構築された複雑なネットワークによって、粒子競合協調(PCC)モデルが供給される。
ネットワーク構築フェーズでは、対応するピクセルの色と位置情報からなる特徴集合における各要素の重要性を定義するために重みベクトルが必要であるため、専門家の介入を必要とする。
本稿では,ネットワーク構築段階における修正による重みベクトルの除去を提案する。
提案モデルと参照モデルは重みベクトルを用いずに,Grabcutデータセット,PASCALVOCデータセット,Alphamattingデータセットから抽出した151画像を用いて比較した。
各モデルが各画像に30回適用され、エラー平均値が得られた。
これらのシミュレーションの結果、基準モデルが3.14\%であるのに対して、提案したモデルで画素を分類する場合の誤差率は0.49\%に留まった。
また,提案手法は,参照モデルと比較して,評価画像の多様性における誤差の変化が少ないことを示した。
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