論文の概要: Internal-External Boundary Attention Fusion for Glass Surface Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00212v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 05:12:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 03:06:00.445165
• Title: Internal-External Boundary Attention Fusion for Glass Surface Segmentation
• Title（参考訳）: ガラス表面セグメンテーションにおける内部外境界注意融合
• Authors: Dongshen Han and Seungkyu Lee and Chaoning Zhang and Heechan Yoon and Hyukmin Kwon and Hyun-Cheol Kim and Hyon-Gon Choo
• Abstract要約: ガラスの表面境界がガラスの物体のキャラクタリゼーションにどう貢献するかを解析的に検討する。 X線やCTスキャンなどの課題の画像型を用いた事前セマンティックセグメンテーション手法に着想を得て, 内部・外部境界アテンションモジュールを分離する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.335849624907611
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Glass surfaces of transparent objects and mirrors are not able to be uniquely and explicitly characterized by their visual appearances because they contain the visual appearance of other reflected or transmitted surfaces as well. Detecting glass regions from a single-color image is a challenging task. Recent deep-learning approaches have paid attention to the description of glass surface boundary where the transition of visual appearances between glass and non-glass surfaces are observed. In this work, we analytically investigate how glass surface boundary helps to characterize glass objects. Inspired by prior semantic segmentation approaches with challenging image types such as X-ray or CT scans, we propose separated internal-external boundary attention modules that individually learn and selectively integrate visual characteristics of the inside and outside region of glass surface from a single color image. Our proposed method is evaluated on six public benchmarks comparing with state-of-the-art methods showing promising results.
• Abstract（参考訳）: 透明な物体や鏡のガラス表面は、他の反射面や透過面の視覚的な外観も含むため、その視覚的な外観によって独特で明確に特徴付けられることはない。 単色画像からガラス領域を検出することは難しい課題である。 近年の深層学習では,ガラス表面と非ガラス表面の視認性の遷移が観察されるガラス表面境界の記述に注意が向けられている。 本研究では,ガラス表面の境界がガラスの物体の特徴に与える影響を解析的に検討する。 x線やctスキャンのような難易度の高い画像タイプを持つ先行意味セグメンテーションアプローチに触発されて,ガラス表面の視覚特性を単一色画像から個別に学習し,選択的に統合する内部外境界注意モジュールを提案する。 提案手法は, 有望な結果を示す最新手法と比較し, 6つの公開ベンチマークで評価した。

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