論文の概要: Rethinking Semantic Segmentation Evaluation for Explainability and Model Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08418v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 03:12:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 07:57:05.920055
• Title: Rethinking Semantic Segmentation Evaluation for Explainability and Model Selection
• Title（参考訳）: 説明可能性とモデル選択のためのセマンティックセグメンテーション評価の再考
• Authors: Yuxiang Zhang, Sachin Mehta, Anat Caspi
• Abstract要約: 地域ベースのオーバーおよびアンダーセグメンテーションを評価するための新しいメトリクスを紹介します。 分析して他のメトリクスと比較し、実世界のアプリケーションにおけるセマンティックセグメンテーションモデルのパフォーマンスをより説明しやすくなることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.786648212233116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation aims to robustly predict coherent class labels for entire regions of an image. It is a scene understanding task that powers real-world applications (e.g., autonomous navigation). One important application, the use of imagery for automated semantic understanding of pedestrian environments, provides remote mapping of accessibility features in street environments. This application (and others like it) require detailed geometric information of geographical objects. Semantic segmentation is a prerequisite for this task since it maps contiguous regions of the same class as single entities. Importantly, semantic segmentation uses like ours are not pixel-wise outcomes; however, most of their quantitative evaluation metrics (e.g., mean Intersection Over Union) are based on pixel-wise similarities to a ground-truth, which fails to emphasize over- and under-segmentation properties of a segmentation model. Here, we introduce a new metric to assess region-based over- and under-segmentation. We analyze and compare it to other metrics, demonstrating that the use of our metric lends greater explainability to semantic segmentation model performance in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは、画像の領域全体のコヒーレントなクラスラベルを堅牢に予測することを目的としている。 これは実世界のアプリケーション(例えば自律ナビゲーション)を動かすシーン理解タスクである。 歩行者環境の自動意味理解のための画像の使用は、道路環境におけるアクセシビリティ機能のリモートマッピングを提供する。 このアプリケーション(およびそのように)は、地理的対象の詳細な幾何学的情報を必要とする。 セマンティクスセグメンテーションは、単一のエンティティと同じクラスの連続した領域をマップするため、このタスクの前提条件である。 重要なことに、私たちのような意味的セグメンテーションの使用はピクセル単位の成果ではない。しかし、それらの定量的評価指標(例えば、結合の平均交点)のほとんどは、セグメンテーションモデルのオーバーセグメンテーション特性とアンダーセグメンテーション特性の強調に失敗している。 本稿では,地域別オーバー・アンダー・セグメンテーションを評価するための新しい指標を提案する。 分析して他のメトリクスと比較し、実世界のアプリケーションにおけるセマンティックセグメンテーションモデルのパフォーマンスをより説明しやすくなることを示す。

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