論文の概要: Multi-Class Segmentation from Aerial Views using Recursive Noise Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00787v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 18:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 16:30:37.430944
• Title: Multi-Class Segmentation from Aerial Views using Recursive Noise Diffusion
• Title（参考訳）: 再帰的ノイズ拡散を用いた空中からのマルチクラスセグメンテーション
• Authors: Benedikt Kolbeinsson, Krystian Mikolajczyk
• Abstract要約: 本稿では,エンドツーエンドのセマンティックセマンティックセマンティクス拡散モデルを提案する。 これを、拡散過程を補完する階層的マルチスケールアプローチと組み合わせる。 提案手法は,UAVid および Vaihingen ビルのセグメンテーションベンチマーク上での最先端結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.539300644593936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation from aerial views is a vital task for autonomous drones as they require precise and accurate segmentation to traverse safely and efficiently. Segmenting images from aerial views is especially challenging as they include diverse view-points, extreme scale variation and high scene complexity. To address this problem, we propose an end-to-end multi-class semantic segmentation diffusion model. We introduce recursive denoising which allows predicted error to propagate through the denoising process. In addition, we combine this with a hierarchical multi-scale approach, complementary to the diffusion process. Our method achieves state-of-the-art results on UAVid and on the Vaihingen building segmentation benchmark.
• Abstract（参考訳）: 航空ビューからのセマンティックセグメンテーションは、安全かつ効率的に横断するために正確かつ正確なセグメンテーションを必要とする自律ドローンにとって重要なタスクである。 空中ビューからの画像分割は、さまざまなビューポイント、極端なスケールのバリエーション、高いシーンの複雑さを含むため、特に難しい。 そこで本研究では,エンドツーエンドのセマンティックセマンティックセマンティクス拡散モデルを提案する。 本稿では,予測誤差をデノナイジングプロセスを通じて伝播させる再帰的デノナイジングを提案する。 さらに, 拡散過程を補完する階層的マルチスケールアプローチと組み合わせる。 提案手法は,UAVid および Vaihingen ビルのセグメンテーションベンチマーク上での最先端結果を実現する。

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