論文の概要: SemSegLoss: A python package of loss functions for semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05844v1
• Date: Tue, 18 May 2021 04:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-13 13:56:50.488536
• Title: SemSegLoss: A python package of loss functions for semantic segmentation
• Title（参考訳）: SemSegLoss:セマンティックセグメンテーションのための損失関数のpythonパッケージ
• Authors: Shruti Jadon
• Abstract要約: SemSegLossは、画像セグメンテーションに広く使われているよく知られた損失関数のいくつかからなるピソンパッケージである。 研究者が新規な損失関数の開発を支援する目的で開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image Segmentation has been an active field of research as it has a wide range of applications, ranging from automated disease detection to self-driving cars. In recent years, various research papers proposed different loss functions used in case of biased data, sparse segmentation, and unbalanced dataset. In this paper, we introduce SemSegLoss, a python package consisting of some of the well-known loss functions widely used for image segmentation. It is developed with the intent to help researchers in the development of novel loss functions and perform an extensive set of experiments on model architectures for various applications. The ease-of-use and flexibility of the presented package have allowed reducing the development time and increased evaluation strategies of machine learning models for semantic segmentation. Furthermore, different applications that use image segmentation can use SemSegLoss because of the generality of its functions. This wide range of applications will lead to the development and growth of AI across all industries.
• Abstract（参考訳）: Image Segmentationは、自動疾患検出から自動運転車まで、幅広い用途があるため、活発な研究分野である。 近年、様々な研究論文がバイアスデータ、スパースセグメンテーション、不均衡データセットの場合に使用される異なる損失関数を提案している。 本稿では,画像セグメンテーションに広く用いられているよく知られた損失関数のいくつかからなるピソンパッケージであるSemSegLossを紹介する。 研究者が新規な損失関数の開発を支援し、様々なアプリケーションのためのモデルアーキテクチャに関する広範な実験を行うために開発された。 提案パッケージの使いやすさと柔軟性により、開発時間を短縮し、セマンティックセグメンテーションのための機械学習モデルの評価戦略が強化された。 さらに、イメージセグメンテーションを使用するアプリケーションは、関数の一般性のためにSemSegLossを使用することができる。 この幅広い応用は、あらゆる産業におけるAIの発展と成長につながるだろう。

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