論文の概要: Multimodal-based Scene-Aware Framework for Aquatic Animal Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06193v1
• Date: Sun, 12 Dec 2021 09:57:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 11:27:40.226903
• Title: Multimodal-based Scene-Aware Framework for Aquatic Animal Segmentation
• Title（参考訳）: 水生動物セグメンテーションのためのマルチモーダル型シーンアウェアフレームワーク
• Authors: Minh-Quan Le and Trung-Nghia Le and Tam V. Nguyen and Isao Echizen and Minh-Triet Tran
• Abstract要約: 深層学習に基づく手法は水生動物のセグメンテーションに広く用いられている。 我々は「水生動物種」という新しいデータセットを作成しました 我々は新しいマルチモーダル型シーン認識セグメンテーションフレームワークを考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.59585916277418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed great advances in object segmentation research. In addition to generic objects, aquatic animals have attracted research attention. Deep learning-based methods are widely used for aquatic animal segmentation and have achieved promising performance. However, there is a lack of challenging datasets for benchmarking. Therefore, we have created a new dataset dubbed "Aquatic Animal Species." Furthermore, we devised a novel multimodal-based scene-aware segmentation framework that leverages the advantages of multiple view segmentation models to segment images of aquatic animals effectively. To improve training performance, we developed a guided mixup augmentation method. Extensive experiments comparing the performance of the proposed framework with state-of-the-art instance segmentation methods demonstrated that our method is effective and that it significantly outperforms existing methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,物体分割研究の進歩が注目されている。 一般的な対象に加え、水生動物は研究の注目を集めている。 深層学習に基づく手法は水生動物の分節に広く用いられ,有望な性能を達成している。 しかし、ベンチマークには難しいデータセットが不足している。 そこで我々は「水生動物種」という新しいデータセットを作成した。 さらに,複数視点セグメンテーションモデルの利点を活かし,水生動物のイメージを効果的にセグメンテーションする,マルチモーダル型シーンアウェアセグメンテーションフレームワークを考案した。 トレーニング性能を向上させるため,ガイドミキサアップ拡張法を開発した。 提案フレームワークの性能と最先端インスタンスセグメンテーション法を比較した広範な実験により,提案手法が有効であること,既存手法を大幅に上回ることを示した。

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