論文の概要: Optimizing Edge Detection for Image Segmentation with Multicut Penalties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05416v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 09:48:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 14:48:41.749443
• Title: Optimizing Edge Detection for Image Segmentation with Multicut Penalties
• Title（参考訳）: マルチカットペナルティを用いた画像分割のためのエッジ検出の最適化
• Authors: Steffen Jung, Sebastian Ziegler, Amirhossein Kardoost, Margret Keuper
• Abstract要約: 最小コストマルチカット問題(MP)は、エッジコストに対してバイナリエッジラベルを最適化することでグラフ分解を得る一般的な方法である。 このような定式化は、エンド・ツー・エンドの学習可能なエッジウェイトへの第一歩を提供する一方で、MPの緩やかな緩和の上に構築されているため、準最適であると主張する。 我々は、より違反した制約を段階的に考慮し、その結果、より高い妥当性のソリューションを発行できる適応型CRFを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.506969271292961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Minimum Cost Multicut Problem (MP) is a popular way for obtaining a graph decomposition by optimizing binary edge labels over edge costs. While the formulation of a MP from independently estimated costs per edge is highly flexible and intuitive, solving the MP is NP-hard and time-expensive. As a remedy, recent work proposed to predict edge probabilities with awareness to potential conflicts by incorporating cycle constraints in the prediction process. We argue that such formulation, while providing a first step towards end-to-end learnable edge weights, is suboptimal, since it is built upon a loose relaxation of the MP. We therefore propose an adaptive CRF that allows to progressively consider more violated constraints and, in consequence, to issue solutions with higher validity. Experiments on the BSDS500 benchmark for natural image segmentation as well as on electron microscopic recordings show that our approach yields more precise edge detection and image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 最小コストマルチカット問題(MP)は、エッジコストに対してバイナリエッジラベルを最適化することでグラフ分解を得る一般的な方法である。 独立に推定されるエッジ当たりのコストからmpの定式化は高度に柔軟で直感的であるが、mpの解決はnpハードで時間のかかるものである。 対策として、最近の研究は、予測プロセスにサイクル制約を組み込むことで、潜在的な対立に対する認識を伴うエッジ確率を予測することを提案した。 このような定式化は、エンド・ツー・エンドの学習可能なエッジウェイトへの第一歩であるが、MPの緩やかな緩和の上に構築されているため、最適ではない。 そこで我々は、より侵害された制約を段階的に考慮し、その結果、より高い妥当性のソリューションを発行できる適応型CRFを提案する。 自然画像セグメンテーションのためのBSDS500ベンチマークと電子顕微鏡記録による実験により, より正確なエッジ検出と画像セグメンテーションが得られた。

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