Fugu-MT 論文翻訳(概要): Image Segmentation Keras : Implementation of Segnet, FCN, UNet, PSPNet and other models in Keras

論文の概要: Image Segmentation Keras : Implementation of Segnet, FCN, UNet, PSPNet and other models in Keras

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13215v1
Date: Tue, 25 Jul 2023 02:56:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-26 18:34:47.792667
Title: Image Segmentation Keras : Implementation of Segnet, FCN, UNet, PSPNet and other models in Keras
Title（参考訳）: Image Segmentation Keras : Segnet, FCN, UNet, PSPNet などのKerasにおける実装
Authors: Divam Gupta
Abstract要約: 本稿では,セグネット,FCN,UNet,PSPNetなどの一般的なセグメンテーションモデルの実装を含むセグメンテーションのためのライブラリを提案する。我々はこれらのモデルをいくつかのデータセットで評価し比較し、研究者や実践者が多様なセグメンテーション課題に取り組むための強力なツールセットを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.588973722689844
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Semantic segmentation plays a vital role in computer vision tasks, enabling precise pixel-level understanding of images. In this paper, we present a comprehensive library for semantic segmentation, which contains implementations of popular segmentation models like SegNet, FCN, UNet, and PSPNet. We also evaluate and compare these models on several datasets, offering researchers and practitioners a powerful toolset for tackling diverse segmentation challenges.
Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションはコンピュータビジョンタスクにおいて重要な役割を担い、画像の正確なピクセルレベルの理解を可能にする。本稿では,セグネット,FCN,UNet,PSPNetといった一般的なセグメンテーションモデルの実装を含むセグメンテーションのための包括的ライブラリを提案する。また、これらのモデルをいくつかのデータセットで評価し比較し、研究者や実践者が多様なセグメンテーション課題に取り組むための強力なツールセットを提供する。

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