論文の概要: A Sparse Graph Formulation for Efficient Spectral Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13166v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 19:06:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 14:25:51.321339
• Title: A Sparse Graph Formulation for Efficient Spectral Image Segmentation
• Title（参考訳）: 効率的なスペクトル画像分割のためのスパースグラフ定式化
• Authors: Rahul Palnitkar and Jeova Farias Sales Rocha Neto
• Abstract要約: スペクトルクラスタリングは、セグメンテーション問題を解決する最も伝統的な方法の1つである。 単純なグリッドグラフに余分なノードを含めることで、スパースグラフを定式化します。 元の正規化カットアルゴリズムをこのグラフに適用すると、スペクトル画像セグメンテーションの単純でスケーラブルな方法が導かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spectral Clustering is one of the most traditional methods to solve segmentation problems. Based on Normalized Cuts, it aims at partitioning an image using an objective function defined by a graph. Despite their mathematical attractiveness, spectral approaches are traditionally neglected by the scientific community due to their practical issues and underperformance. In this paper, we adopt a sparse graph formulation based on the inclusion of extra nodes to a simple grid graph. While the grid encodes the pixel spatial disposition, the extra nodes account for the pixel color data. Applying the original Normalized Cuts algorithm to this graph leads to a simple and scalable method for spectral image segmentation, with an interpretable solution. Our experiments also demonstrate that our proposed methodology over performs traditional spectral algorithms for segmentation.
• Abstract（参考訳）: スペクトルクラスタリングは、セグメンテーション問題を解決する最も伝統的な方法の1つである。 正規化カットに基づいて、グラフで定義された目的関数を使って画像を分割する。 数学的魅力にもかかわらず、スペクトルアプローチは実践的な問題や性能不足のために伝統的に科学界によって無視されている。 本稿では,単純なグリッドグラフへの余分なノードの包含に基づくスパースグラフ定式化を採用する。 グリッドはピクセルの空間配置をエンコードするが、余分なノードはピクセルの色データを説明する。 元の正規化カットアルゴリズムをこのグラフに適用すると、解釈可能な解を持つスペクトル画像分割の単純でスケーラブルな方法が導かれる。 また,提案手法が従来のスペクトルアルゴリズムのセグメンテーションを上回ることも実証した。

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