論文の概要: Rethinking Interactive Image Segmentation: Feature Space Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04378v1
• Date: Tue, 12 Jan 2021 10:13:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 01:44:28.962462
• Title: Rethinking Interactive Image Segmentation: Feature Space Annotation
• Title（参考訳）: インタラクティブな画像分割再考: 機能空間アノテーション
• Authors: Jord\~ao Bragantini (UNICAMP), Alexandre Falc\~ao (UNICAMP), Laurent Najman (ligm)
• Abstract要約: 本稿では,特徴空間投影による複数画像からの対話的・同時セグメントアノテーションを提案する。 本手法は,前景セグメンテーションデータセットにおける最先端手法の精度を上回ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the progress of interactive image segmentation methods, high-quality pixel-level annotation is still time-consuming and laborious -- a bottleneck for several deep learning applications. We take a step back to propose interactive and simultaneous segment annotation from multiple images guided by feature space projection and optimized by metric learning as the labeling progresses. This strategy is in stark contrast to existing interactive segmentation methodologies, which perform annotation in the image domain. We show that our approach can surpass the accuracy of state-of-the-art methods in foreground segmentation datasets: iCoSeg, DAVIS, and Rooftop. Moreover, it achieves 91.5\% accuracy in a known semantic segmentation dataset, Cityscapes, being 74.75 times faster than the original annotation procedure. The appendix presents additional qualitative results. Code and video demonstration will be released upon publication.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブな画像分割手法の進歩にもかかわらず、高品質なピクセルレベルのアノテーションは依然として時間がかかり、手間がかかる。 特徴空間投影によって導かれる複数の画像から対話的かつ同時的なセグメントアノテーションを提案し,ラベリングが進行するにつれてメトリック学習により最適化する。 この戦略は、画像領域でアノテーションを実行する既存のインタラクティブセグメンテーション手法とは対照的である。 提案手法は,iCoSeg,DAVIS,Rooftopといった前景セグメンテーションデータセットにおける最先端手法の精度を超えることができることを示す。 さらに、既知のセマンティクスセグメンテーションデータセットであるcityscapesでは、元のアノテーション手順の74.75倍の精度で、91.5\%の精度を実現している。 付録は追加の質的結果を示す。 コードとビデオのデモは公開時に公開される。

関連論文リスト

• IFSENet : Harnessing Sparse Iterations for Interactive Few-shot Segmentation Excellence [2.822194296769473]
  新しいクラスのセグメンテーションを学ぶために必要な画像の数を減らします。 インタラクティブなセグメンテーション技術は、一度に1つのオブジェクトのセグメンテーションを漸進的に改善することのみに焦点を当てます。 2つの概念を組み合わせることで、新しいクラスのセグメンテーションモデルをトレーニングするのに要する労力を大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T10:15:53Z)
• Correlation-aware active learning for surgery video segmentation [13.327429312047396]
  本研究は,手術ビデオセグメンテーション,COWAL,Correlation-aWare Active Learningのための新しいAL戦略を提案する。 提案手法では、コントラスト学習を用いて微調整された遅延空間に画像を投影し、ビデオフレームの局所クラスタから一定数の代表画像を選択する。 手術器具の2つのビデオデータセットと実世界の3つのビデオデータセットに対して,本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T09:30:52Z)
• Learning Semantic Segmentation with Query Points Supervision on Aerial Images [57.09251327650334]
  セマンティックセグメンテーションアルゴリズムを学習するための弱教師付き学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は正確なセマンティックセグメンテーションを行い,手作業のアノテーションに要するコストと時間を大幅に削減することで効率を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T14:32:04Z)
• From colouring-in to pointillism: revisiting semantic segmentation supervision [48.637031591058175]
  本稿では,意味的セグメンテーションアノテーションに対するポジリスト的アプローチを提案する。 Open Imagesデータセットで4,171のクラスに2260万のポイントラベルを収集してリリースしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T16:42:03Z)
• Open-world Semantic Segmentation via Contrasting and Clustering Vision-Language Embedding [95.78002228538841]
  本研究では,様々なオープンワールドカテゴリのセマンティックオブジェクトを高密度アノテーションを使わずにセマンティックオブジェクトのセマンティックオブジェクトのセマンティック化を学習するための,新しいオープンワールドセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスパイプラインを提案する。 提案手法は任意のカテゴリのオブジェクトを直接分割し、3つのベンチマークデータセット上でデータラベリングを必要とするゼロショットセグメンテーション法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T09:20:04Z)
• Scaling up Multi-domain Semantic Segmentation with Sentence Embeddings [81.09026586111811]
  ゼロショット設定に適用した場合、最先端の教師付き性能を実現するセマンティックセマンティックセマンティクスへのアプローチを提案する。 これは各クラスラベルを、クラスを記述する短い段落のベクトル値の埋め込みに置き換えることによって達成される。 結果として得られた200万以上の画像の統合セマンティックセグメンテーションデータセットは、7つのベンチマークデータセット上の最先端の教師付きメソッドと同等のパフォーマンスを達成するモデルをトレーニングすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-04T07:19:09Z)
• Mining Cross-Image Semantics for Weakly Supervised Semantic Segmentation [128.03739769844736]
  2つのニューラルコアテンションを分類器に組み込んで、画像間のセマンティックな類似点と相違点をキャプチャする。 オブジェクトパターン学習の強化に加えて、コアテンションは他の関連する画像からのコンテキストを活用して、ローカライズマップの推論を改善することができる。 提案アルゴリズムは,これらすべての設定に対して新たな最先端性を設定し,その有効性と一般化性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T21:53:46Z)
• Few-Shot Semantic Segmentation Augmented with Image-Level Weak Annotations [23.02986307143718]
  ショットセマンティックセグメンテーションの最近の進歩は、わずか数ピクセルレベルの注釈付き例によってこの問題に対処している。 私たちのキーとなるアイデアは、イメージレベルのラベル付きデータから知識を融合させることで、クラスのより優れたプロトタイプ表現を学ぶことです。 画像レベルのアノテーションを統合することで,距離空間におけるクラスプロトタイプ表現を学習するための新しいフレームワークPAIAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T04:58:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。