論文の概要: Synthetic Convolutional Features for Improved Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08849v1
• Date: Fri, 18 Sep 2020 14:12:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 03:16:48.788322
• Title: Synthetic Convolutional Features for Improved Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 意味セグメンテーション改善のための合成畳み込み特徴
• Authors: Yang He and Bernt Schiele and Mario Fritz
• Abstract要約: 本稿では、中間畳み込み特徴を生成することを提案し、そのような中間畳み込み特徴に対応する最初の合成手法を提案する。 これにより、ラベルマスクから新機能を生成し、トレーニング手順にうまく組み込むことができます。 Cityscapes と ADE20K の2つの挑戦的なデータセットに関する実験結果と分析により,生成した特徴がセグメンテーションタスクのパフォーマンスを向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 139.5772851285601
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, learning-based image synthesis has enabled to generate high-resolution images, either applying popular adversarial training or a powerful perceptual loss. However, it remains challenging to successfully leverage synthetic data for improving semantic segmentation with additional synthetic images. Therefore, we suggest to generate intermediate convolutional features and propose the first synthesis approach that is catered to such intermediate convolutional features. This allows us to generate new features from label masks and include them successfully into the training procedure in order to improve the performance of semantic segmentation. Experimental results and analysis on two challenging datasets Cityscapes and ADE20K show that our generated feature improves performance on segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,学習に基づく画像合成により,高分解能画像の生成が可能になってきた。 しかし,新たな合成画像を用いた意味セグメンテーション改善のために,合成データを活用することは依然として困難である。 そこで本研究では,中間畳み込み特徴を生成し,その中間畳み込み特徴に対応する最初の合成手法を提案する。 これにより、ラベルマスクから新機能を生成し、それらをトレーニング手順に組み込むことで、セマンティックセグメンテーションの性能を向上させることができる。 Cityscapes と ADE20K の2つの挑戦的なデータセットに関する実験結果と分析により,生成した特徴がセグメンテーションタスクのパフォーマンスを向上させることが示された。

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