論文の概要: CycleSegNet: Object Co-segmentation with Cycle Refinement and Region Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01308v1
• Date: Tue, 5 Jan 2021 01:35:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 11:35:57.900554
• Title: CycleSegNet: Object Co-segmentation with Cycle Refinement and Region Correspondence
• Title（参考訳）: CycleSegNet: サイクルリファインメントと領域対応によるオブジェクトのコセグメンテーション
• Authors: Guankai Li, Chi Zhang, Guosheng Lin
• Abstract要約: cyclesegnetは共同セグメンテーションタスクのための新しいフレームワークである。 提案手法は既存のネットワークを著しく上回り,新しい最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.811987693952965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image co-segmentation is an active computer vision task which aims to segment the common objects in a set of images. Recently, researchers design various learning-based algorithms to handle the co-segmentation task. The main difficulty in this task is how to effectively transfer information between images to infer the common object regions. In this paper, we present CycleSegNet, a novel framework for the co-segmentation task. Our network design has two key components: a region correspondence module which is the basic operation for exchanging information between local image regions, and a cycle refinement module which utilizes ConvLSTMs to progressively update image embeddings and exchange information in a cycle manner. Experiment results on four popular benchmark datasets -- PASCAL VOC dataset, MSRC dataset, Internet dataset and iCoseg dataset demonstrate that our proposed method significantly outperforms the existing networks and achieves new state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: イメージコセグメンテーション(image co-segmentation)は、イメージの集合内の共通オブジェクトを分割することを目的とした、アクティブなコンピュータビジョンタスクである。 近年,協調作業に対処する学習アルゴリズムが開発されている。 このタスクの主な困難は、画像間の情報を効果的に転送し、共通のオブジェクト領域を推測する方法である。 本稿では,協調作業のための新しいフレームワークであるCycleSegNetを紹介する。 ネットワーク設計には,ローカル画像領域間で情報を交換するための基本操作である領域対応モジュールと,ConvLSTMを用いて画像埋め込みや情報交換を段階的に更新するサイクル改善モジュールの2つの重要な要素がある。 PASCAL VOCデータセット,MSRCデータセット,インターネットデータセット,iCosegデータセットの4つの一般的なベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法が既存のネットワークを著しく上回り,新たな最先端性能を実現することを示す。

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