論文の概要: Split GCN: Effective Interactive Annotation for Segmentation of Disconnected Instance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06454v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 07:17:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-14 15:10:34.583052
• Title: Split GCN: Effective Interactive Annotation for Segmentation of Disconnected Instance
• Title（参考訳）: Split GCN: 切断インスタンスのセグメンテーションに有効なインタラクティブアノテーション
• Authors: Namgil Kim and Barom Kang and Yeonok Cho
• Abstract要約: Split-GCNはポリゴンアプローチと自己認識機構に基づく新しいアーキテクチャである。 我々のモデルは、初期位相を変換することで、オブジェクトの切断されたコンポーネントをうまく予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Annotating object boundaries by humans demands high costs. Recently, polygon-based annotation methods with human interaction have shown successful performance. However, given the connected vertex topology, these methods exhibit difficulty predicting the disconnected components in an object. This paper introduces Split-GCN, a novel architecture based on the polygon approach and self-attention mechanism. By offering the direction information, Split-GCN enables the polygon vertices to move more precisely to the object boundary. Our model successfully predicts disconnected components of an object by transforming the initial topology using the context exchange about the dependencies of vertices. Split-GCN demonstrates competitive performance with the state-of-the-art models on Cityscapes and even higher performance with the baseline models. On four cross-domain datasets, we confirm our model's generalization ability.
• Abstract（参考訳）: 人間によるオブジェクト境界への注釈は高いコストを必要とする。 近年,人間インタラクションを用いた多角形アノテーション手法が成功している。 しかし、連結頂点トポロジーを考えると、これらの手法は物体内の不連結成分を予測するのが困難である。 本稿では,ポリゴンアプローチと自己認識機構に基づく新しいアーキテクチャであるSplit-GCNを紹介する。 方向情報を提供することで、Split-GCNはポリゴン頂点をオブジェクト境界へより正確に移動させることができる。 我々のモデルは,頂点の依存関係に関するコンテキスト交換を用いて初期トポロジを変換することにより,オブジェクトの非連結成分をうまく予測する。 Split-GCNは、Cityscapesの最先端モデルと競合する性能を示し、ベースラインモデルよりも高性能である。 4つのクロスドメインデータセット上で、モデルの一般化能力を確認する。

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