論文の概要: Evidential fully convolutional network for semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13544v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 01:21:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:54:37.925807
• Title: Evidential fully convolutional network for semantic segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのためのエビデンシャル完全畳み込みネットワーク
• Authors: Zheng Tong, Philippe Xu, Thierry Den{\oe}ux
• Abstract要約: 本稿では,完全畳み込みネットワーク(fcn)と,イメージセマンティクスセグメンテーションのためのデンプスターシェーファー層からなるハイブリッドアーキテクチャを提案する。 提案手法は,多クラス集合に混乱する画素を割り当てることで,意味セグメンテーションの精度とキャリブレーションを改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.230751621285322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a hybrid architecture composed of a fully convolutional network (FCN) and a Dempster-Shafer layer for image semantic segmentation. In the so-called evidential FCN (E-FCN), an encoder-decoder architecture first extracts pixel-wise feature maps from an input image. A Dempster-Shafer layer then computes mass functions at each pixel location based on distances to prototypes. Finally, a utility layer performs semantic segmentation from mass functions and allows for imprecise classification of ambiguous pixels and outliers. We propose an end-to-end learning strategy for jointly updating the network parameters, which can make use of soft (imprecise) labels. Experiments using three databases (Pascal VOC 2011, MIT-scene Parsing and SIFT Flow) show that the proposed combination improves the accuracy and calibration of semantic segmentation by assigning confusing pixels to multi-class sets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,完全畳み込みネットワーク(fcn)と,イメージセマンティクスセグメンテーションのためのデンプスターシェーファー層からなるハイブリッドアーキテクチャを提案する。 いわゆる顕在的FCN(E-FCN)では、エンコーダデコーダアーキテクチャがまず入力画像から画素単位の特徴写像を抽出する。 Dempster-Shafer層は、プロトタイプまでの距離に基づいて各ピクセル位置の質量関数を計算する。 最後に、ユーティリティ層がマス関数からセマンティックセグメンテーションを行い、不明瞭な画素と外れ値の不正確な分類を可能にする。 本稿では,ソフト(不正確な)ラベルを活用できるネットワークパラメータを共同で更新するためのエンドツーエンド学習戦略を提案する。 3つのデータベース(pascal voc 2011, mit-scene parsing, sift flow)を用いた実験により,提案手法は,混乱する画素を多クラス集合に割り当てることで,意味セグメンテーションの精度とキャリブレーションを改善した。

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