論文の概要: GUNNEL: Guided Mixup Augmentation and Multi-View Fusion for Aquatic Animal Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06193v3
• Date: Thu, 10 Aug 2023 16:03:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 16:55:27.121025
• Title: GUNNEL: Guided Mixup Augmentation and Multi-View Fusion for Aquatic Animal Segmentation
• Title（参考訳）: ガンネル:水生動物セグメンテーションのための誘導混合増強と多視点融合
• Authors: Minh-Quan Le and Trung-Nghia Le and Tam V. Nguyen and Isao Echizen and Minh-Triet Tran
• Abstract要約: 我々はAquatic Animal speciesと呼ばれる新しいデータセットを構築した。 GUided mixup augmeNtatioN および multi-modEl fusion for aquatic animal segmentation (GUNNEL) を考案した。 実験により、既存の最先端のインスタンスセグメンテーション手法よりも提案したフレームワークの方が優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.759713670293287
• 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. In this work, we build a new dataset dubbed Aquatic Animal Species. We also devise a novel GUided mixup augmeNtatioN and multi-modEl fusion for aquatic animaL segmentation (GUNNEL) that leverages the advantages of multiple segmentation models to effectively segment aquatic animals and improves the training performance by synthesizing hard samples. Extensive experiments demonstrated the superiority of our proposed framework over existing state-of-the-art instance segmentation methods. The code is available at https://github.com/lmquan2000/mask-mixup. The dataset is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.8208877 .
• 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。 本研究では,水生動物種という新しいデータセットを構築した。 また, 複数のセグメンテーションモデルの利点を活かし, 水生動物を効果的にセグメンテーションし, 硬質試料を合成することによりトレーニング性能を向上させる, 水生動物セグメンテーション(gunnel)のための新しい誘導型ミックスアップ増補およびマルチモデル融合を考案した。 大規模な実験により,既存の最先端のインスタンスセグメンテーション手法よりも提案手法が優れていることが示された。 コードはhttps://github.com/lmquan2000/mask-mixupで入手できる。 データセットはhttps://doi.org/10.5281/zenodo.8208877で利用可能である。

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