論文の概要: Synergy Between Semantic Segmentation and Image Denoising via Alternate Boosting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12095v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 06:48:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-25 13:31:59.161053
• Title: Synergy Between Semantic Segmentation and Image Denoising via Alternate Boosting
• Title（参考訳）: 交互ブーストによるセマンティックセグメンテーションと画像デノイジングの相乗効果
• Authors: Shunxin Xu, Ke Sun, Dong Liu, Zhiwei Xiong, Zheng-Jun Zha
• Abstract要約: ノイズ除去とセグメンテーションを交互に行うためのブーストネットワークを提案する。 我々は,ノイズによるセグメンテーション精度の低下に対処するだけでなく,画素別意味情報によってデノージング能力が向上することを示す。 実験の結果,デノイド画像の品質が大幅に向上し,セグメンテーション精度がクリーン画像に近いことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.19116213923614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The capability of image semantic segmentation may be deteriorated due to noisy input image, where image denoising prior to segmentation helps. Both image denoising and semantic segmentation have been developed significantly with the advance of deep learning. Thus, we are interested in the synergy between them by using a holistic deep model. We observe that not only denoising helps combat the drop of segmentation accuracy due to noise, but also pixel-wise semantic information boosts the capability of denoising. We then propose a boosting network to perform denoising and segmentation alternately. The proposed network is composed of multiple segmentation and denoising blocks (SDBs), each of which estimates semantic map then uses the map to regularize denoising. Experimental results show that the denoised image quality is improved substantially and the segmentation accuracy is improved to close to that of clean images. Our code and models will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 画像セマンティクスセグメンテーションの能力は、セグメンテーションに先立ってノイズの多い入力画像によって低下する可能性がある。 深層学習の進展に伴い、画像のノイズ除去とセマンティックセグメンテーションの両方が大幅に開発されました。 したがって、全体論的深層モデルを用いることで、それらの間の相乗効果に関心を持つ。 我々は,ノイズによるセグメンテーション精度の低下に対処するだけでなく,画素別意味情報によってデノージング能力が向上することを示す。 次に,分節化と分節化を交互に行うブースティングネットワークを提案する。 提案するネットワークは,複数のセグメンテーションとデノナイジングブロック(SDB)で構成され,それぞれがセマンティックマップを推定し,デノナイジングを正規化するためにマップを使用する。 実験の結果,デノイド画像の品質が大幅に向上し,セグメンテーション精度がクリーン画像に近いことを示した。 私たちのコードとモデルは公開されます。

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