論文の概要: Efficient Multiscale Object-based Superpixel Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03533v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 15:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 18:57:48.175450
• Title: Efficient Multiscale Object-based Superpixel Framework
• Title（参考訳）: 効率的なマルチスケールオブジェクトベーススーパーピクセルフレームワーク
• Authors: Felipe Bel\'em and Benjamin Perret and Jean Cousty and Silvio J. F. Guimar\~aes and Alexandre Falc\~ao
• Abstract要約: 我々は,SICLE(Iterative CLEarcutting)によるスーパーピクセルという,新しいスーパーピクセルフレームワークを提案する。 SICLEは、複数スケールのセグメンテーションをオンザフライで生成できるオブジェクト情報を利用する。 これは最近のスーパーピクセル法を一般化し、複数のデライン化指標に従って効率と効率性に関する最先端のアプローチを超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.48475585798724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Superpixel segmentation can be used as an intermediary step in many applications, often to improve object delineation and reduce computer workload. However, classical methods do not incorporate information about the desired object. Deep-learning-based approaches consider object information, but their delineation performance depends on data annotation. Additionally, the computational time of object-based methods is usually much higher than desired. In this work, we propose a novel superpixel framework, named Superpixels through Iterative CLEarcutting (SICLE), which exploits object information being able to generate a multiscale segmentation on-the-fly. SICLE starts off from seed oversampling and repeats optimal connectivity-based superpixel delineation and object-based seed removal until a desired number of superpixels is reached. It generalizes recent superpixel methods, surpassing them and other state-of-the-art approaches in efficiency and effectiveness according to multiple delineation metrics.
• Abstract（参考訳）: スーパーピクセルのセグメンテーションは多くのアプリケーションで中間的なステップとして使われ、しばしばオブジェクトのデライン化を改善し、コンピュータのワークロードを減らす。 しかし、古典的な手法では所望のオブジェクトに関する情報は含まない。 ディープラーニングベースのアプローチはオブジェクト情報を扱うが、その記述性能はデータアノテーションに依存する。 さらに、オブジェクトベースのメソッドの計算時間は、通常、要求よりもはるかに高い。 そこで本研究では,マルチスケールセグメンテーションをオンザフライで生成可能なオブジェクト情報を活用する,SICLE(Iterative CLEarcutting)によるSuperpixelsという新しいスーパーピクセルフレームワークを提案する。 SICLEは、シードオーバーサンプリングから始まり、最適な接続ベースのスーパーピクセルデライン化とオブジェクトベースのシード削除を、望ましい数のスーパーピクセルに到達するまで繰り返す。 これは最近のスーパーピクセル法を一般化し、複数のデライン化指標に従って効率と効率性に関する最先端のアプローチを超越している。

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