論文の概要: Boosting Mask R-CNN Performance for Long, Thin Forensic Traces with Pre-Segmentation and IoU Region Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03886v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 07:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 00:16:22.656866
• Title: Boosting Mask R-CNN Performance for Long, Thin Forensic Traces with Pre-Segmentation and IoU Region Merging
• Title（参考訳）: プレセグメンテーションとIoU領域マージを併用した長期・薄型法医学的トレースに対するマスクR-CNNのブースティング性能
• Authors: Moritz Zink, Martin Schiele, Pengcheng Fan, Stephan Gasterst\"adt
• Abstract要約: Mask R-CNNは、最近、インスタンスセグメンテーションの分野で大きな成功を収めた。 本稿では,まずPSPNetアルゴリズムを用いて画像の事前分割を行うことにより,アルゴリズムの性能を大幅に向上させる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mask R-CNN has recently achieved great success in the field of instance segmentation. However, weaknesses of the algorithm have been repeatedly pointed out as well, especially in the segmentation of long, sparse objects whose orientation is not exclusively horizontal or vertical. We present here an approach that significantly improves the performance of the algorithm by first pre-segmenting the images with a PSPNet algorithm. To further improve its prediction, we have developed our own cost functions and heuristics in the form of training strategies, which can prevent so-called (early) overfitting and achieve a more targeted convergence. Furthermore, due to the high variance of the images, especially for PSPNet, we aimed to develop strategies for a high robustness and generalization, which are also presented here.
• Abstract（参考訳）: Mask R-CNNは、最近、インスタンスセグメンテーションの分野で大きな成功を収めた。 しかし、アルゴリズムの弱点は繰り返し指摘され、特に方向が水平でも垂直でもない長いスパース物体のセグメンテーションにおいて指摘されている。 本稿では,まずpspnetアルゴリズムを用いて画像の事前セグメンテーションを行い,アルゴリズムの性能を大幅に向上させる手法を提案する。 予測をさらに改善するため,我々は,いわゆる過度なオーバーフィットを防止し,よりターゲットを絞った収束を実現する訓練戦略という形で,我々のコスト関数とヒューリスティックスを開発した。 さらに,画像のばらつきが大きいため,特にPSPNetでは,高ロバスト性と一般化のための戦略開発を目標としており,これについても述べる。

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