Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic Segmentation Using Super Resolution Technique as Pre-Processing

論文の概要: Semantic Segmentation Using Super Resolution Technique as Pre-Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15218v1
Date: Tue, 27 Jun 2023 05:43:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-28 14:40:47.513661
Title: Semantic Segmentation Using Super Resolution Technique as Pre-Processing
Title（参考訳）: 超解像法を前処理として用いた意味セグメンテーション
Authors: Chih-Chia Chen, Wei-Han Chen, Jen-Shiun Chiang, Chun-Tse Chien and Tingkai Chang
Abstract要約: 本研究は、文書画像双対化のためのセマンティックセグメンテーションに画像超解法の技術を統合する。画像超解像を前処理ステップとして用いることで,セマンティックセグメンテーションの結果と性能を効果的に向上させることができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.684937603700545
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Combining high-level and low-level visual tasks is a common technique in the field of computer vision. This work integrates the technique of image super resolution to semantic segmentation for document image binarization. It demonstrates that using image super-resolution as a preprocessing step can effectively enhance the results and performance of semantic segmentation.
Abstract（参考訳）: 高レベルの視覚タスクと低レベルの視覚タスクを組み合わせることは、コンピュータビジョンの分野で一般的なテクニックである。本研究は,文書画像の2値化のための画像スーパーレゾリューション手法と意味セグメンテーションを統合する。画像超解像を前処理ステップとして用いることで,セマンティックセグメンテーションの結果と性能を効果的に向上させることができる。

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