論文の概要: Semantic Segmentation by Semantic Proportions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15608v2
• Date: Fri, 15 Nov 2024 01:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:34.019872
• Title: Semantic Segmentation by Semantic Proportions
• Title（参考訳）: セマンティック・セグメンテーション : セマンティック・プロポーションによるセマンティック・セグメンテーション
• Authors: Halil Ibrahim Aysel, Xiaohao Cai, Adam Prügel-Bennett,
• Abstract要約: セマンティック・セグメンテーションのための新しい手法を提案し、個々のセマンティック・クラス比の粗い情報を必要とする。 これにより、データアノテーションプロセスが大幅に単純化され、アノテーションの時間、コスト、ストレージスペースが大幅に削減される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.171990546748665
• License:
• Abstract: Semantic segmentation is a critical task in computer vision aiming to identify and classify individual pixels in an image, with numerous applications in for example autonomous driving and medical image analysis. However, semantic segmentation can be highly challenging particularly due to the need for large amounts of annotated data. Annotating images is a time-consuming and costly process, often requiring expert knowledge and significant effort; moreover, saving the annotated images could dramatically increase the storage space. In this paper, we propose a novel approach for semantic segmentation, requiring the rough information of individual semantic class proportions, shortened as semantic proportions, rather than the necessity of ground-truth segmentation maps. This greatly simplifies the data annotation process and thus will significantly reduce the annotation time, cost and storage space, opening up new possibilities for semantic segmentation tasks where obtaining the full ground-truth segmentation maps may not be feasible or practical. Our proposed method of utilising semantic proportions can (i) further be utilised as a booster in the presence of ground-truth segmentation maps to gain performance without extra data and model complexity, and (ii) also be seen as a parameter-free plug-and-play module, which can be attached to existing deep neural networks designed for semantic segmentation. Extensive experimental results demonstrate the good performance of our method compared to benchmark methods that rely on ground-truth segmentation maps. Utilising semantic proportions suggested in this work offers a promising direction for future semantic segmentation research.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーション(Semantic segmentation)は、画像中の個々のピクセルを特定し分類することを目的としたコンピュータビジョンにおける重要なタスクであり、自律運転や医療画像解析など多くの応用がある。 しかし、特に大量の注釈付きデータを必要とするため、セマンティックセグメンテーションは非常に困難である。 注釈付き画像の保存は時間がかかりコストがかかるプロセスであり、専門家の知識と重要な労力を必要とすることが多い。 本稿では,各意味クラスの割合の粗大な情報を必要とするセグメンテーションのための新しいアプローチを提案する。 これにより、データアノテーションのプロセスが大幅に単純化され、アノテーションの時間、コスト、ストレージスペースが大幅に削減される。 セマンティック比例を利用する方法を提案する。 (i) 余分なデータやモデルの複雑さを伴わずに性能を得るため、地平線分断マップが存在する場合のブースターとしてさらに活用される。 セマンティックセグメンテーション用に設計された既存のディープニューラルネットワークにアタッチ可能な,パラメータフリーのプラグイン・アンド・プレイモジュールとして見ることもできる。 大規模な実験結果から, 地平線分割マップに依存するベンチマーク手法と比較して, 提案手法の優れた性能が示された。 本研究で提案される意味的比例を利用することは、将来の意味的セグメンテーション研究に有望な方向性を提供する。

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