論文の概要: Assessing hierarchies by their consistent segmentations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04969v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 09:35:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 17:39:23.605106
• Title: Assessing hierarchies by their consistent segmentations
• Title（参考訳）: 一貫したセグメンテーションによる階層の評価
• Authors: Zeev Gutman, Ritvik Vij (IIT Delhi), Laurent Najman (LIGM), Michael Lindenbaum
• Abstract要約: 我々は、階層ノード/領域の限られた数 k でセグメントを指定できる、階層によって誘導される最良セグメンテーションを考える。 階層化によって引き起こされるセグメンテーションの数は、階層サイズとともに指数関数的に増加する。 我々は、共通の品質指標であるジャカード指標(IoUとしても知られる)に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.779196219827507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent segmentation approaches start by creating a hierarchy of nested image partitions, and then specify a segmentation from it, usually, by choosing one horizontal cut. Our first contribution is to describe several different ways, some of them new, for specifying segmentations using the hierarchy regions. Then we consider the best hierarchy-induced segmentation, in which the segments are specified by a limited number, k, of hierarchy nodes/regions. The number of hierarchy-induced segmentations grows exponentially with the hierarchy size, implying that exhaustive search is unfeasible. We focus on a common quality measure, the Jaccard index (known also as IoU). Optimizing the Jaccard index is highly nontrivial. Yet, we propose an efficient optimization * This work was done when the first author was with the Math dept. Technion, Israel.
• Abstract（参考訳）: 最近のセグメンテーションアプローチは、ネストしたイメージパーティションの階層を作ることから始まり、通常は1つの水平カットを選択することでセグメンテーションを指定する。 最初のコントリビューションは、階層領域を使用してセグメンテーションを指定するために、いくつかの異なる方法を記述することです。 次に、階層ノード/領域の限られた数 k でセグメントを指定した、階層化による最良セグメンテーションを考える。 階層化によって引き起こされるセグメンテーションの数は、階層サイズとともに指数関数的に増加する。 共通の品質指標であるjaccard index(iouとしても知られる)にフォーカスしています。 Jaccardインデックスの最適化は非常に簡単ではない。 しかし、我々は効率的な最適化を提案する。 * この作業は、最初の著者がmath deptを使っていた時に行われた。 イスラエルのテクニオン出身。

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