論文の概要: CSC-Unet: A Novel Convolutional Sparse Coding Strategy based Neural Network for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00408v1
• Date: Sun, 1 Aug 2021 09:16:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 15:41:23.507133
• Title: CSC-Unet: A Novel Convolutional Sparse Coding Strategy based Neural Network for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: CSC-Unet: セマンティックセグメンテーションのための新しい畳み込みスパース符号化戦略に基づくニューラルネットワーク
• Authors: Haitong Tang, Shuang He, Xia Lu, Qin Yu, Kaiyue Liu, Hongjie Yan and Nizhuan Wang
• Abstract要約: 本稿では,一般的な畳み込み操作を多層畳み込み符号化ブロックに書き換える新しい戦略を提案する。 多層畳み込みスパース符号化ブロックは,セマンティックセグメンテーションモデルをより高速に収束させ,画像のより微細なセマンティックおよび外観情報を抽出し,空間的詳細情報を復元する能力を向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8671647472257288
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is a challenging task to accurately perform semantic segmentation due to the complexity of real picture scenes. Many semantic segmentation methods based on traditional deep learning insufficiently captured the semantic and appearance information of images, which put limit on their generality and robustness for various application scenes. In this paper, we proposed a novel strategy that reformulated the popularly-used convolution operation to multi-layer convolutional sparse coding block to ease the aforementioned deficiency. This strategy can be possibly used to significantly improve the segmentation performance of any semantic segmentation model that involves convolutional operations. To prove the effectiveness of our idea, we chose the widely-used U-Net model for the demonstration purpose, and we designed CSC-Unet model series based on U-Net. Through extensive analysis and experiments, we provided credible evidence showing that the multi-layer convolutional sparse coding block enables semantic segmentation model to converge faster, can extract finer semantic and appearance information of images, and improve the ability to recover spatial detail information. The best CSC-Unet model significantly outperforms the results of the original U-Net on three public datasets with different scenarios, i.e., 87.14% vs. 84.71% on DeepCrack dataset, 68.91% vs. 67.09% on Nuclei dataset, and 53.68% vs. 48.82% on CamVid dataset, respectively.
• Abstract（参考訳）: 実写シーンの複雑さのため,セマンティックセグメンテーションを正確に行うことは難しい課題である。 従来の深層学習に基づく多くのセマンティックセグメンテーション手法では画像のセマンティックな情報や外観が不十分であり、様々な場面においてその汎用性と堅牢性に限界が生じた。 本稿では, 一般的な畳み込み操作を多層畳み込み符号化ブロックに再構成し, 上記の欠陥を緩和する新しい戦略を提案する。 この戦略は、畳み込み操作を含むセマンティックセグメンテーションモデルのセグメンテーション性能を著しく改善するために使用することができる。 提案手法の有効性を証明するため,実証目的で広く使用されているU-Netモデルを選択し,U-Netに基づくCSC-Unetモデルシリーズを設計した。 広汎な解析と実験により,多層畳み込みスパース符号化ブロックはセマンティックセグメンテーションモデルをより高速に収束させ,画像のより微細なセマンティックおよび外観情報を抽出し,空間的詳細情報を復元する能力を向上させることができることを示す。 最高のCSC-Unetモデルは、異なるシナリオを持つ3つのパブリックデータセット、すなわちDeepCrackデータセットで87.14%対84.71%、Nucleiデータセットで68.91%対67.09%、CamVidデータセットで53.68%対48.82%の3つの公開データセットで、元のU-Netの結果を大きく上回っている。

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