論文の概要: Superpixel Segmentation using Dynamic and Iterative Spanning Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04257v1
• Date: Wed, 8 Jul 2020 16:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 13:24:03.728387
• Title: Superpixel Segmentation using Dynamic and Iterative Spanning Forest
• Title（参考訳）: 動的および反復スパンニング森林を用いたスーパーピクセルセグメンテーション
• Authors: F.C. Belem and S.J.F. Guimaraes and A.X. Falcao
• Abstract要約: 以下に、Dynamic ISF(DISF)について述べる。 他のシードベースのスーパーピクセル法と比較すると、DIFは関連する種子を見つける傾向が強い。 また、より効果的なスーパーピクセルデライン化のために、ISFフレームワークに動的アーク重み推定を導入している。
• 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: As constituent parts of image objects, superpixels can improve several higher-level operations. However, image segmentation methods might have their accuracy seriously compromised for reduced numbers of superpixels. We have investigated a solution based on the Iterative Spanning Forest (ISF) framework. In this work, we present Dynamic ISF (DISF) -- a method based on the following steps. (a) It starts from an image graph and a seed set with considerably more pixels than the desired number of superpixels. (b) The seeds compete among themselves, and each seed conquers its most closely connected pixels, resulting in an image partition (spanning forest) with connected superpixels. In step (c), DISF assigns relevance values to seeds based on superpixel analysis and removes the most irrelevant ones. Steps (b) and (c) are repeated until the desired number of superpixels is reached. DISF has the chance to reconstruct relevant edges after each iteration, when compared to region merging algorithms. As compared to other seed-based superpixel methods, DISF is more likely to find relevant seeds. It also introduces dynamic arc-weight estimation in the ISF framework for more effective superpixel delineation, and we demonstrate all results on three datasets with distinct object properties.
• Abstract（参考訳）: 画像オブジェクトを構成する部分として、スーパーピクセルはいくつかの高レベルの操作を改善することができる。 しかし、画像分割法は、スーパーピクセル数を減らすために精度を著しく損なう可能性がある。 我々は,isf(cycleed spanning forest)フレームワークに基づくソリューションを調査した。 本稿では、以下のステップをベースとしたDynamic ISF(DISF)について述べる。 (a)所望のスーパーピクセル数よりもかなり多くのピクセルを持つ画像グラフとシードセットから始まります。 b) 種子は互いに競合し, それぞれの種子は最も近縁なピクセルを征服し, 画像分割(スパンニング林)と接続されたスーパーピクセルが形成される。 ステップ (c)disFは,超画素解析に基づいて関連値を種子に割り当て,最も無関係な種子を除去する。 ステップ (b) (c)は所望のスーパーピクセル数に到達するまで繰り返される。 DISFは、リージョンマージアルゴリズムと比較して、イテレーション毎に関連するエッジを再構築する機会がある。 他のシードベースのスーパーピクセル法と比較すると、DIFは関連する種子を見つける傾向にある。 さらに,isfフレームワークにおいて,より効率的なスーパーピクセルデライン化のために動的アークウェイト推定を導入し,異なるオブジェクト特性を持つ3つのデータセット上でのすべての結果を示す。

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