論文の概要: A Survey on Deep Learning Methods for Semantic Image Segmentation in Real-Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12942v1
• Date: Sun, 27 Sep 2020 20:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 03:07:12.360239
• Title: A Survey on Deep Learning Methods for Semantic Image Segmentation in Real-Time
• Title（参考訳）: リアルタイム意味画像セグメンテーションのための深層学習法に関する調査
• Authors: Georgios Takos
• Abstract要約: ロボット工学や自動運転車など、多くの分野において、セマンティックイメージのセグメンテーションが不可欠である。 診断と治療の成功は、検討中のデータの極めて正確な理解に依存している。 近年のディープラーニングの進歩は、この問題に効果的かつ高精度に対処するためのツールを多数提供してきた。
• 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: Semantic image segmentation is one of fastest growing areas in computer vision with a variety of applications. In many areas, such as robotics and autonomous vehicles, semantic image segmentation is crucial, since it provides the necessary context for actions to be taken based on a scene understanding at the pixel level. Moreover, the success of medical diagnosis and treatment relies on the extremely accurate understanding of the data under consideration and semantic image segmentation is one of the important tools in many cases. Recent developments in deep learning have provided a host of tools to tackle this problem efficiently and with increased accuracy. This work provides a comprehensive analysis of state-of-the-art deep learning architectures in image segmentation and, more importantly, an extensive list of techniques to achieve fast inference and computational efficiency. The origins of these techniques as well as their strengths and trade-offs are discussed with an in-depth analysis of their impact in the area. The best-performing architectures are summarized with a list of methods used to achieve these state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: セマンティクス画像のセグメンテーションは、様々なアプリケーションでコンピュータビジョンが急速に成長している分野の1つである。 ロボット工学や自動運転車などの多くの分野では、ピクセルレベルでのシーン理解に基づいてアクションを行うために必要なコンテキストを提供するため、セマンティックイメージのセグメンテーションが不可欠である。 さらに、医療診断や治療の成功は、検討中のデータの極めて正確な理解とセマンティック画像分割が、多くの場合において重要なツールの1つである。 ディープラーニングの最近の進歩は、この問題を効率的に、そして精度を高めるための多くのツールを提供している。 この研究は、画像セグメンテーションにおける最先端のディープラーニングアーキテクチャを包括的に分析し、さらに重要なことは、高速な推論と計算効率を達成するための幅広いテクニックのリストを提供する。 これらの技術の起源と強み、トレードオフは、この地域におけるそれらの影響の詳細な分析で論じられている。 最高のパフォーマンスのアーキテクチャは、これらの最先端の結果を達成するために使用されるメソッドのリストで要約される。

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