論文の概要: Global and Local Features through Gaussian Mixture Models on Image Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09162v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 10:10:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 14:03:31.536680
• Title: Global and Local Features through Gaussian Mixture Models on Image Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 画像セマンティックセグメンテーションに基づくガウス混合モデルによる大域的・局所的特徴
• Authors: Darwin Saire and Ad\'in Ram\'irez Rivera
• Abstract要約: 本稿では,前者をサポートするグローバル表現を抽出しながら特徴表現の内部構造を提案する。 トレーニング中、データからガウス混合モデルを予測し、スキップ接続と復号ステージにマージすることで、誤った帰納バイアスを回避する。 この結果から,クラスタリングの動作を学習表現(言語とローカル)と組み合わせることで,セマンティックセマンティックセマンティクスを向上できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980732994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The semantic segmentation task aims at dense classification at the pixel-wise level. Deep models exhibited progress in tackling this task. However, one remaining problem with these approaches is the loss of spatial precision, often produced at the segmented objects' boundaries. Our proposed model addresses this problem by providing an internal structure for the feature representations while extracting a global representation that supports the former. To fit the internal structure, during training, we predict a Gaussian Mixture Model from the data, which, merged with the skip connections and the decoding stage, helps avoid wrong inductive biases. Furthermore, our results show that we can improve semantic segmentation by providing both learning representations (global and local) with a clustering behavior and combining them. Finally, we present results demonstrating our advances in Cityscapes and Synthia datasets.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションタスクは、ピクセル単位での高密度な分類を目指している。 ディープモデルは、このタスクに取り組む進歩を示した。 しかし、これらのアプローチの残りの問題は、しばしばセグメント化されたオブジェクトの境界で生成される空間精度の損失である。 提案モデルでは,前者をサポートするグローバル表現を抽出しながら特徴表現の内部構造を提供することにより,この問題に対処する。 内部構造を適合させるために,トレーニング中,スキップ接続と復号段とをマージしたデータからガウス混合モデルを予測し,誤帰納バイアスを回避する。 さらに,学習表現(グローバル表現とローカル表現)とクラスタリング動作を組み合わせることで,意味セグメンテーションを改善できることを示した。 最後に、CityscapesとSynthiaデータセットの進歩を示す結果を示す。

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