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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00787v2
• Date: Tue, 4 Apr 2023 19:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 15:57:21.175400
• 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。 提案手法は,Vayhingen BuildingベンチマークにおけるUAVidデータセットと最先端性能の競合性を実現する。
• 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 crucial task for autonomous drones, as they rely on precise and accurate segmentation to navigate safely and efficiently. However, aerial images present unique challenges such as diverse viewpoints, extreme scale variations, and high scene complexity. In this paper, we propose an end-to-end multi-class semantic segmentation diffusion model that addresses these challenges. We introduce recursive denoising to allow information to propagate through the denoising process, as well as a hierarchical multi-scale approach that complements the diffusion process. Our method achieves competitive results on the UAVid dataset and state-of-the-art performance on the Vaihingen Building segmentation benchmark. Being the first iteration of this method, it shows great promise for future improvements.
• Abstract（参考訳）: 航空機からのセマンティックセグメンテーションは、安全かつ効率的に移動するために正確かつ正確なセグメンテーションに依存しているため、自律型ドローンにとって重要なタスクである。 しかし、空中画像には、多様な視点、極端なスケールのバリエーション、高いシーンの複雑さなど、独特の課題がある。 本稿では,これらの課題に対処する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,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同様に,情報伝達過程を通じて伝達する再帰的デノイジンを導入する。 本手法は,uavidデータセットの競合結果とvaihingenビルセグメンテーションベンチマークの最先端性能を実現する。 このメソッドの最初のイテレーションであるため、将来の改善には大いに期待できます。

関連論文リスト

• Multi-view Aggregation Network for Dichotomous Image Segmentation [76.75904424539543]
  Dichotomous Image (DIS) は近年,高解像度自然画像からの高精度物体分割に向けて出現している。 既存の手法は、グローバルなローカライゼーションと局所的な洗練を徐々に完了させるために、退屈な複数のエンコーダ・デコーダストリームとステージに依存している。 これに触発されて、我々は多視点オブジェクト認識問題としてdisをモデル化し、擬似多視点アグリゲーションネットワーク(MVANet)を提供する。 一般的なdis-5Kデータセットの実験では、我々のMVANetは精度と速度の両方で最先端の手法を大きく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T03:00:00Z)
• SatSynth: Augmenting Image-Mask Pairs through Diffusion Models for Aerial Semantic Segmentation [69.42764583465508]
  我々は,地球観測における注釈付きデータの不足に対処するために,生成的画像拡散の可能性を探る。 我々の知る限りでは、衛星セグメンテーションのための画像と対応するマスクの両方を最初に生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T10:30:22Z)
• DiffVein: A Unified Diffusion Network for Finger Vein Segmentation and Authentication [50.017055360261665]
  DiffVeinは、静脈分割と認証タスクを同時に処理する統合拡散モデルベースのフレームワークである。 これら2つのブランチ間の機能相互作用を改善するために,2つの特別なモジュールを導入する。 このようにして、我々のフレームワークは拡散とセグメンテーションの埋め込みの間の動的相互作用を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T06:49:42Z)
• SegRefiner: Towards Model-Agnostic Segmentation Refinement with Discrete Diffusion Process [102.18226145874007]
  そこで我々は,異なるセグメンテーションモデルによって生成されるオブジェクトマスクの品質を高めるために,SegRefinerと呼ばれるモデルに依存しないソリューションを提案する。 SegRefinerは粗いマスクを入力として取り、離散拡散プロセスを用いてそれらを洗練する。 さまざまな種類の粗いマスクにわたるセグメンテーションメトリックとバウンダリメトリックの両方を一貫して改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T18:53:47Z)
• Denoising Diffusion Semantic Segmentation with Mask Prior Modeling [61.73352242029671]
  本稿では,従来の識別的アプローチのセマンティックセグメンテーション品質を,デノナイズ拡散生成モデルでモデル化したマスクを用いて改善することを提案する。 市販セグメンタを用いた先行モデルの評価を行い,ADE20KとCityscapesの実験結果から,本手法が競争力のある定量的性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T17:47:01Z)
• Semantics-Aware Dynamic Localization and Refinement for Referring Image Segmentation [102.25240608024063]
  画像の参照は、言語表現からのイメージセグメントを参照する。 そこで我々は,局所化中心からセグメンテーション言語へ移行するアルゴリズムを開発した。 比較すると,本手法はより汎用的で有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T08:42:40Z)
• Label-Efficient Semantic Segmentation with Diffusion Models [27.01899943738203]
  拡散モデルは意味的セグメンテーションの道具としても機能することを示した。 特に、いくつかの事前訓練拡散モデルに対して、逆拡散過程のマルコフステップを実行するネットワークからの中間活性化について検討する。 これらのアクティベーションは、入力画像から意味情報を効果的にキャプチャし、セグメンテーション問題に対して優れたピクセルレベルの表現であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T15:55:30Z)
• Contextual Pyramid Attention Network for Building Segmentation in Aerial Imagery [12.241693880896348]
  航空画像からの抽出は、都市計画、変更検出、災害管理といった問題にいくつかの応用がある。 コンテキストピラミッドアテンション(CPA)を用いた長距離依存関係のキャプチャにより,異なるサイズのセグメンテーションを改善することを提案する。 提案手法は,現在の最先端手法よりも1.8点,既存のベースラインよりも12.6点高い1.8点を後処理なしで改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-15T11:36:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。