論文の概要: LevelSet R-CNN: A Deep Variational Method for Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15629v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 17:52:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 14:23:58.549531
• Title: LevelSet R-CNN: A Deep Variational Method for Instance Segmentation
• Title（参考訳）: LevelSet R-CNN: インスタンスセグメンテーションのための深部変分法
• Authors: Namdar Homayounfar, Yuwen Xiong, Justin Liang, Wei-Chiu Ma, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 現在、多くのアートモデルはMask R-CNNフレームワークに基づいている。 本稿では,両世界の長所を結合したR-CNNを提案する。 我々はCOCOおよびCityscapesデータセットに対するアプローチの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.20048372891935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Obtaining precise instance segmentation masks is of high importance in many modern applications such as robotic manipulation and autonomous driving. Currently, many state of the art models are based on the Mask R-CNN framework which, while very powerful, outputs masks at low resolutions which could result in imprecise boundaries. On the other hand, classic variational methods for segmentation impose desirable global and local data and geometry constraints on the masks by optimizing an energy functional. While mathematically elegant, their direct dependence on good initialization, non-robust image cues and manual setting of hyperparameters renders them unsuitable for modern applications. We propose LevelSet R-CNN, which combines the best of both worlds by obtaining powerful feature representations that are combined in an end-to-end manner with a variational segmentation framework. We demonstrate the effectiveness of our approach on COCO and Cityscapes datasets.
• Abstract（参考訳）: 精密なインスタンスセグメンテーションマスクの取得は、ロボット操作や自動運転など、現代の多くの応用において非常に重要である。 現在、多くの最先端技術モデルはMask R-CNNフレームワークに基づいており、これは非常に強力であるが、低解像度でマスクを出力し、不正確な境界をもたらす可能性がある。 一方,従来の分節法では,エネルギー汎関数を最適化することにより,大域的・局所的なデータや幾何的制約をマスクに課している。 数学的にはエレガントだが、良い初期化への直接的な依存、ロバストでない画像の手がかり、ハイパーパラメータの手動設定は、現代の用途には適さない。 本稿では,両世界の最善を両立させるレベルセットr-cnnを提案する。 我々はCOCOおよびCityscapesデータセットに対するアプローチの有効性を示す。

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