論文の概要: HERS Superpixels: Deep Affinity Learning for Hierarchical Entropy Rate Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03755v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 16:20:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:25:08.201650
• Title: HERS Superpixels: Deep Affinity Learning for Hierarchical Entropy Rate Segmentation
• Title（参考訳）: HERSスーパーピクセル:階層エントロピーレートセグメンテーションのための深層親和性学習
• Authors: Hankui Peng, Angelica I. Aviles-Rivero, Carola-Bibiane Schonlieb
• Abstract要約: スーパーピクセルセグメンテーションのための2段階グラフベースのフレームワークを提案する。 最初の段階では,ペアワイズ画素親和性を学習するディープ親和性学習ネットワークを導入する。 第2段階では階層エントロピーレート(HERS)と呼ばれる高効率スーパーピクセル法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Superpixels serve as a powerful preprocessing tool in many computer vision tasks. By using superpixel representation, the number of image primitives can be largely reduced by orders of magnitudes. The majority of superpixel methods use handcrafted features, which usually do not translate well into strong adherence to object boundaries. A few recent superpixel methods have introduced deep learning into the superpixel segmentation process. However, none of these methods is able to produce superpixels in near real-time, which is crucial to the applicability of a superpixel method in practice. In this work, we propose a two-stage graph-based framework for superpixel segmentation. In the first stage, we introduce an efficient Deep Affinity Learning (DAL) network that learns pairwise pixel affinities by aggregating multi-scale information. In the second stage, we propose a highly efficient superpixel method called Hierarchical Entropy Rate Segmentation (HERS). Using the learned affinities from the first stage, HERS builds a hierarchical tree structure that can produce any number of highly adaptive superpixels instantaneously. We demonstrate, through visual and numerical experiments, the effectiveness and efficiency of our method compared to various state-of-the-art superpixel methods.
• Abstract（参考訳）: スーパーピクセルは多くのコンピュータビジョンタスクで強力な前処理ツールとして機能する。 超ピクセル表現を使用することで、画像プリミティブの数は桁違いに小さくすることができる。 スーパーピクセル法の大半は手作りの特徴を使い、通常はオブジェクトの境界に強く固執するものではない。 最近のいくつかのスーパーピクセル法は、スーパーピクセルセグメンテーションプロセスに深層学習を導入している。 しかし、これらの方法のいずれも、ほぼリアルタイムでスーパーピクセルを生成できないため、実際にはスーパーピクセル法の適用性に欠かせない。 本研究では,スーパーピクセルセグメンテーションのための2段階グラフベースフレームワークを提案する。 第1段階では,マルチスケール情報を集約することで,ペアワイズ画素親和性を学習するDAL(Deep Affinity Learning)ネットワークを導入する。 第2段階では階層エントロピーレートセグメンテーション(HERS)と呼ばれる高効率なスーパーピクセル法を提案する。 最初の段階から学んだ親和性を利用して、hersは階層的な木構造を構築し、様々な高度に適応したスーパーピクセルを瞬時に生成できる。 視覚および数値実験により, 様々な最先端のスーパーピクセル法と比較して, 提案手法の有効性と効率を実証した。

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