Fugu-MT 論文翻訳(概要): Image Segmentation via Probabilistic Graph Matching

論文の概要: Image Segmentation via Probabilistic Graph Matching

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07954v1
Date: Sat, 13 May 2023 15:56:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-16 18:40:17.484926
Title: Image Segmentation via Probabilistic Graph Matching
Title（参考訳）: 確率的グラフマッチングによる画像分割
Authors: Ayelet Heimowitz and Yosi Keller
Abstract要約: 低レベルの画像キューを用いて計算された一意および対の割り当て確率に基づいて、セグメント化を推論問題として定式化する。提案手法は,現代の半教師付き・非教師付き画像分割方式と比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.919213739992465
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work presents an unsupervised and semi-automatic image segmentation approach where we formulate the segmentation as a inference problem based on unary and pairwise assignment probabilities computed using low-level image cues. The inference is solved via a probabilistic graph matching scheme, which allows rigorous incorporation of low level image cues and automatic tuning of parameters. The proposed scheme is experimentally shown to compare favorably with contemporary semi-supervised and unsupervised image segmentation schemes, when applied to contemporary state-of-the-art image sets.
Abstract（参考訳）: 本研究では,低レベル画像を用いて計算された不定値および一対割り当て確率に基づく推論問題としてセグメンテーションを定式化する,教師なしかつ半自動的な画像セグメンテーション手法を提案する。この推論は確率的グラフマッチングスキームによって解決され、低レベルの画像キューとパラメータの自動チューニングを厳密に組み込むことができる。提案手法は, 現代の最先端画像集合に適用した場合に, 半教師なし・非教師付き画像分割方式と良好に比較できることを示した。

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