論文の概要: A Dense Material Segmentation Dataset for Indoor and Outdoor Scene Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10614v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 17:15:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:19:12.853983
• Title: A Dense Material Segmentation Dataset for Indoor and Outdoor Scene Parsing
• Title（参考訳）: 屋内・屋外シーン解析のための高密度材料セグメンテーションデータセット
• Authors: Paul Upchurch and Ransen Niu
• Abstract要約: 室内および屋外の画像44,560枚に320万個の高密度セグメントの大規模データセットを提案する。 私たちのデータには、より多様なシーン、オブジェクト、視点、材料が含まれています。 我々は、データに基づいてトレーニングされたモデルが、データセットと視点をまたいだ最先端のモデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7404865362620798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A key algorithm for understanding the world is material segmentation, which assigns a label (metal, glass, etc.) to each pixel. We find that a model trained on existing data underperforms in some settings and propose to address this with a large-scale dataset of 3.2 million dense segments on 44,560 indoor and outdoor images, which is 23x more segments than existing data. Our data covers a more diverse set of scenes, objects, viewpoints and materials, and contains a more fair distribution of skin types. We show that a model trained on our data outperforms a state-of-the-art model across datasets and viewpoints. We propose a large-scale scene parsing benchmark and baseline of 0.729 per-pixel accuracy, 0.585 mean class accuracy and 0.420 mean IoU across 46 materials.
• Abstract（参考訳）: 世界を理解するための鍵となるアルゴリズムは、各ピクセルにラベル(金属、ガラスなど)を割り当てるマテリアルセグメンテーションである。 既存のデータに基づいてトレーニングされたモデルが,既存のデータよりも23倍多い44,560個の屋内および屋外画像上の320万の密集セグメントの大規模データセットで対処することを提案する。 私たちのデータには、より多様なシーン、オブジェクト、視点、材料が含まれており、皮膚の種類をより公平に分布しています。 我々は、データに基づいてトレーニングされたモデルが、データセットと視点をまたいだ最先端のモデルより優れていることを示す。 そこで本研究では,大規模シーン解析ベンチマークとベースラインの画素毎の精度0.729,平均クラス精度0.585,平均IoU0.420を提案する。

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