論文の概要: High Quality Segmentation for Ultra High-resolution Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14482v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 11:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 17:41:07.566692
• Title: High Quality Segmentation for Ultra High-resolution Images
• Title（参考訳）: 超高解像度画像のための高品質セグメンテーション
• Authors: Tiancheng Shen, Yuechen Zhang, Lu Qi, Jason Kuen, Xingyu Xie, Jianlong Wu, Zhe Lin, Jiaya Jia
• Abstract要約: 超高分解能セグメンテーション精錬作業のための連続精細モデルを提案する。 提案手法は画像分割精細化において高速かつ効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.97958314291648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To segment 4K or 6K ultra high-resolution images needs extra computation consideration in image segmentation. Common strategies, such as down-sampling, patch cropping, and cascade model, cannot address well the balance issue between accuracy and computation cost. Motivated by the fact that humans distinguish among objects continuously from coarse to precise levels, we propose the Continuous Refinement Model~(CRM) for the ultra high-resolution segmentation refinement task. CRM continuously aligns the feature map with the refinement target and aggregates features to reconstruct these images' details. Besides, our CRM shows its significant generalization ability to fill the resolution gap between low-resolution training images and ultra high-resolution testing ones. We present quantitative performance evaluation and visualization to show that our proposed method is fast and effective on image segmentation refinement. Code will be released at https://github.com/dvlab-research/Entity.
• Abstract（参考訳）: 4Kまたは6Kの超高解像度画像は、画像分割において余分な計算量を必要とする。 ダウンサンプリング、パッチトリミング、カスケードモデルといった一般的な戦略は、精度と計算コストのバランスの問題にうまく対処できない。 超高分解能セグメンテーション精細化タスクにおいて,人間が連続的にオブジェクトを粗いレベルから正確なレベルに区別することから,連続リファインメントモデル~(CRM)を提案する。 crmは機能マップを改良対象と連続的に調整し、これらの画像の詳細を再構築する機能を集約する。 さらに,我々のcrmは,低解像度トレーニング画像と超高解像度テスト画像との解像度ギャップを埋めるための重要な一般化能力を示している。 本稿では,提案手法が高速かつ有効であることを示すため,定量的な性能評価と可視化を行う。 コードはhttps://github.com/dvlab-research/entityでリリースされる。

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