Fugu-MT 論文翻訳(概要): ProtoSeg: Interpretable Semantic Segmentation with Prototypical Parts

論文の概要: ProtoSeg: Interpretable Semantic Segmentation with Prototypical Parts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12276v1
Date: Sat, 28 Jan 2023 19:14:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-31 18:00:24.252737
Title: ProtoSeg: Interpretable Semantic Segmentation with Prototypical Parts
Title（参考訳）: ProtoSeg: プロトタイプ部品を用いた解釈可能なセマンティックセグメンテーション
Authors: Miko{\l}aj Sacha, Dawid Rymarczyk, {\L}ukasz Struski, Jacek Tabor, Bartosz Zieli\'nski
Abstract要約: 本稿では,解釈可能なセマンティックイメージセグメンテーションの新しいモデルであるProtoSegを紹介する。ベースライン法に匹敵する精度を達成するため,プロトタイプ部品の機構を適応させる。 ProtoSegは標準的なセグメンテーションモデルとは対照的にセグメンテーションの概念を発見する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.959270094693254
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce ProtoSeg, a novel model for interpretable semantic image segmentation, which constructs its predictions using similar patches from the training set. To achieve accuracy comparable to baseline methods, we adapt the mechanism of prototypical parts and introduce a diversity loss function that increases the variety of prototypes within each class. We show that ProtoSeg discovers semantic concepts, in contrast to standard segmentation models. Experiments conducted on Pascal VOC and Cityscapes datasets confirm the precision and transparency of the presented method.
Abstract（参考訳）: ProtoSegは意味的イメージセグメンテーションを解釈可能な新しいモデルであり、トレーニングセットから同様のパッチを用いて予測を構築する。ベースライン法に匹敵する精度を達成するため,プロトタイプ部品の機構に適応し,各クラスにおけるプロトタイプの多様性を増大させる多様性損失関数を導入する。 ProtoSegは標準的なセグメンテーションモデルとは対照的にセグメンテーションの概念を発見する。 Pascal VOCとCityscapesのデータセットを用いた実験により,提案手法の精度と透明性が確認された。

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