論文の概要: Iterative Learning for Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09110v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 10:25:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-21 14:26:25.649211
• Title: Iterative Learning for Instance Segmentation
• Title（参考訳）: インスタンスセグメンテーションのための反復学習
• Authors: Tuomas Sormunen, Arttu L\"ams\"a, Miguel Bordallo Lopez
• Abstract要約: 最先端のディープニューラルネットワークモデルは、このタスクでうまく機能するために、大量のラベル付きデータを必要とする。 本稿では,複数の類似したオブジェクトからなるデータセットのインスタンスの検出,セグメント化,アノテーション化が可能な反復学習およびアノテーション手法を提案する。 2つの異なるデータセットの実験は、視覚検査に関連する異なるアプリケーションにおけるアプローチの有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instance segmentation is a computer vision task where separate objects in an image are detected and segmented. State-of-the-art deep neural network models require large amounts of labeled data in order to perform well in this task. Making these annotations is time-consuming. We propose for the first time, an iterative learning and annotation method that is able to detect, segment and annotate instances in datasets composed of multiple similar objects. The approach requires minimal human intervention and needs only a bootstrapping set containing very few annotations. Experiments on two different datasets show the validity of the approach in different applications related to visual inspection.
• Abstract（参考訳）: インスタンスセグメンテーションは、画像内の別々のオブジェクトを検出し、セグメンテーションするコンピュータビジョンタスクである。 最先端のディープニューラルネットワークモデルは、このタスクでうまく機能するために、大量のラベル付きデータを必要とする。 これらのアノテーションの作成には時間がかかる。 本稿では,複数の類似オブジェクトからなるデータセットにおけるインスタンスの検出,セグメント化,アノテートが可能な反復学習およびアノテーション手法を初めて提案する。 このアプローチは人間の介入を最小限にし、非常に少ないアノテーションを含むブートストラップセットのみを必要とする。 2つの異なるデータセットの実験は、視覚検査に関連する異なるアプリケーションにおけるアプローチの有効性を示している。

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