論文の概要: Unsupervised Superpixel Generation using Edge-Sparse Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15474v2
• Date: Tue, 29 Nov 2022 09:08:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 12:16:15.928103
• Title: Unsupervised Superpixel Generation using Edge-Sparse Embedding
• Title（参考訳）: エッジスパース埋め込みを用いた教師なしスーパーピクセル生成
• Authors: Jakob Geusen, Gustav Bredell, Tianfei Zhou, Ender Konukoglu
• Abstract要約: 特徴に対する画素の類似性に基づいて画像をスーパーピクセルに分割することは、データの複雑さを著しく減らし、その後の画像処理タスクを改善する。 コントラストの少ない非畳み込み画像デコーダを提案し、再構成画像にスムーズで接続されたエッジを強制する。 我々はデコーダの最後に隠された層から、余分な空間情報をスムーズなアクティベーションマップに符号化してエッジスパース画素埋め込みを生成し、標準クラスタリングアルゴリズムを用いて高品質なスーパーピクセルを抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.92698251515116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partitioning an image into superpixels based on the similarity of pixels with respect to features such as colour or spatial location can significantly reduce data complexity and improve subsequent image processing tasks. Initial algorithms for unsupervised superpixel generation solely relied on local cues without prioritizing significant edges over arbitrary ones. On the other hand, more recent methods based on unsupervised deep learning either fail to properly address the trade-off between superpixel edge adherence and compactness or lack control over the generated number of superpixels. By using random images with strong spatial correlation as input, \ie, blurred noise images, in a non-convolutional image decoder we can reduce the expected number of contrasts and enforce smooth, connected edges in the reconstructed image. We generate edge-sparse pixel embeddings by encoding additional spatial information into the piece-wise smooth activation maps from the decoder's last hidden layer and use a standard clustering algorithm to extract high quality superpixels. Our proposed method reaches state-of-the-art performance on the BSDS500, PASCAL-Context and a microscopy dataset.
• Abstract（参考訳）: ピクセルの類似性に基づいて、画像をスーパーピクセルに分割することで、色や空間的位置などの特徴から、データの複雑さを大幅に削減し、その後の画像処理タスクを改善することができる。 教師なしスーパーピクセル生成の初期アルゴリズムは、任意のものよりも重要なエッジを優先することなく、局所的なキューにのみ依存していた。 一方で、教師なし深層学習に基づく最近の手法では、スーパーピクセルエッジの付着とコンパクト性の間のトレードオフを適切に解決できなかったり、生成されたスーパーピクセル数を制御できなかったりしている。 非畳み込み画像デコーダでは、強い空間相関を持つランダムな画像を入力として使用することにより、期待されるコントラスト数を削減し、再構成された画像にスムーズで接続されたエッジを強制することができる。 デコーダの最後の隠れ層から断片的なスムースアクティベーションマップに追加の空間情報をエンコードしてエッジスパース画素埋め込みを生成し、標準クラスタリングアルゴリズムを用いて高品質のスーパーピクセルを抽出する。 提案手法はbsds500,pascal-context,顕微鏡データセットにおいて最先端の性能を実現する。

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