Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Image Labelling at Pixel Level

論文の概要: Automatic Image Labelling at Pixel Level

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07415v2
Date: Mon, 20 Jul 2020 03:17:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-10 05:44:28.387306
Title: Automatic Image Labelling at Pixel Level
Title（参考訳）: 画素レベルでの自動画像ラベリング
Authors: Xiang Zhang, Wei Zhang, Jinye Peng, Jianping Fan
Abstract要約: 画素レベルの画像ラベリングを自動的に生成する興味深い学習手法を提案する。 The Guided Filter Network (GFN) was first developed to learn the segmentation knowledge from a source domain。 GFNはそのようなセグメンテーションの知識を変換し、ターゲットドメインで粗いオブジェクトマスクを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.59653873040243
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The performance of deep networks for semantic image segmentation largely depends on the availability of large-scale training images which are labelled at the pixel level. Typically, such pixel-level image labellings are obtained manually by a labour-intensive process. To alleviate the burden of manual image labelling, we propose an interesting learning approach to generate pixel-level image labellings automatically. A Guided Filter Network (GFN) is first developed to learn the segmentation knowledge from a source domain, and such GFN then transfers such segmentation knowledge to generate coarse object masks in the target domain. Such coarse object masks are treated as pseudo labels and they are further integrated to optimize/refine the GFN iteratively in the target domain. Our experiments on six image sets have demonstrated that our proposed approach can generate fine-grained object masks (i.e., pixel-level object labellings), whose quality is very comparable to the manually-labelled ones. Our proposed approach can also achieve better performance on semantic image segmentation than most existing weakly-supervised approaches.
Abstract（参考訳）: セマンティック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の性能は、ピクセルレベルでラベル付けされた大規模トレーニングイメージの可用性に大きく依存する。通常、そのようなピクセルレベルの画像ラベリングは、労働集約プロセスによって手動で得られる。手動画像ラベリングの負担を軽減するため,画素レベルの画像ラベリングを自動的に生成する興味深い学習手法を提案する。誘導フィルタネットワーク(gfn)は、まず、ソースドメインからセグメンテーション知識を学習するために開発され、その後、そのようなセグメンテーション知識を転送して対象ドメイン内の粗いオブジェクトマスクを生成する。このような粗いオブジェクトマスクは擬似ラベルとして扱われ、ターゲットドメインで反復的にgfnを最適化/再定義するためにさらに統合される。 6つの画像集合に対する実験により,提案手法により,手作業による被写体に非常に匹敵する微細な被写体マスク(ピクセルレベルの被写体ラベル)を生成できることが実証された。提案手法は,既存の弱教師付きアプローチよりもセマンティックイメージセグメンテーションの性能が向上する。

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