論文の概要: A Deep Learning-based Global and Segmentation-based Semantic Feature Fusion Approach for Indoor Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06432v3
• Date: Wed, 31 Jan 2024 16:50:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 18:20:40.074119
• Title: A Deep Learning-based Global and Segmentation-based Semantic Feature Fusion Approach for Indoor Scene Classification
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくグローバル・セグメンテーションに基づくセマンティック特徴融合による屋内シーン分類
• Authors: Ricardo Pereira, Tiago Barros, Luis Garrote, Ana Lopes, Urbano J. Nunes
• Abstract要約: 本研究ではセグメンテーションマスクを用いてシーン横断のセグメンテーションカテゴリの2次元空間配置を求める手法を提案する。 2分岐ネットワークであるGS2F2Appは、RGB画像から抽出したCNNベースのグローバル機能と、提案したSSFから抽出したセグメンテーションベースの機能を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6578923037198714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work proposes a novel approach that uses a semantic segmentation mask to obtain a 2D spatial layout of the segmentation-categories across the scene, designated by segmentation-based semantic features (SSFs). These features represent, per segmentation-category, the pixel count, as well as the 2D average position and respective standard deviation values. Moreover, a two-branch network, GS2F2App, that exploits CNN-based global features extracted from RGB images and the segmentation-based features extracted from the proposed SSFs, is also proposed. GS2F2App was evaluated in two indoor scene benchmark datasets: the SUN RGB-D and the NYU Depth V2, achieving state-of-the-art results on both datasets.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,セグメンテーション・セグメンテーション・マスクを用いてシーン全体のセグメンテーション・カテゴリの2次元空間レイアウトをセグメンテーション・ベース・セグメンテーション・セグメンテーション・フィーチャー(ssfs)で指定する手法を提案する。 これらの特徴は、セグメンテーションカテゴリごと、画素数、および2D平均位置と各標準偏差値を表す。 さらに,RGB画像から抽出したCNNによるグローバルな特徴と,提案したSSFから抽出したセグメンテーションに基づく特徴を活かした2分岐ネットワークGS2F2Appを提案する。 GS2F2Appは、SUN RGB-DとNYU Depth V2の2つの屋内シーンベンチマークデータセットで評価され、両方のデータセットで最先端の結果が得られた。

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