論文の概要: DeePaste -- Inpainting for Pasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10600v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 15:13:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 21:08:12.144907
• Title: DeePaste -- Inpainting for Pasting
• Title（参考訳）: DeePaste - ペースト用塗料
• Authors: Levi Kassel Michael Werman
• Abstract要約: 生成したデータセットが実際のデータに競合する性能を与えるように,異なる背景にオブジェクトをきれいに貼り付ける新しい手法を提案する。 主な重点は、塗布による貼付物の境界の処理である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the challenges of supervised learning training is the need to procure an substantial amount of tagged data. A well-known method of solving this problem is to use synthetic data in a copy-paste fashion, so that we cut objects and paste them onto relevant backgrounds. Pasting the objects naively results in artifacts that cause models to give poor results on real data. We present a new method for cleanly pasting objects on different backgrounds so that the dataset created gives competitive performance on real data. The main emphasis is on the treatment of the border of the pasted object using inpainting. We show state-of-the-art results both on instance detection and foreground segmentation
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習の課題の1つは、大量のタグ付きデータを取得する必要性である。 この問題を解決する有名な方法は、合成データをコピーペースト方式で使用することで、オブジェクトをカットして関連する背景に貼り付けることである。 オブジェクトをペーストすると、実データに対して粗末な結果を与えるアーティファクトが発生します。 生成したデータセットが実際のデータに競合する性能を与えるように,異なる背景にオブジェクトをきれいに貼り付ける新しい手法を提案する。 主な重点は、貼付された物体の境界を塗りつぶして処理することである。 事例検出と前景セグメンテーションの両面での最先端結果を示す。

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