論文の概要: DeNISE: Deep Networks for Improved Segmentation Edges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02091v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 09:54:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 15:34:37.342386
- Title: DeNISE: Deep Networks for Improved Segmentation Edges
- Title（参考訳）: DeNISE: セグメンテーションエッジを改善するディープネットワーク
- Authors: Sander Riis{\o}en Jyhne, Per-Arne Andersen, Morten Goodwin
- Abstract要約: Deep Networks for Improved Edges (DeNISE)は、エッジ検出とセグメンテーションモデルを用いて、セグメンテーションマスクの境界品質を改善する新しいデータ拡張技術である。
DeNISEはあらゆる種類のニューラルネットワークに適用され、エンドツーエンドでトレーニングされていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.588028371034407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents Deep Networks for Improved Segmentation Edges (DeNISE), a
novel data enhancement technique using edge detection and segmentation models
to improve the boundary quality of segmentation masks. DeNISE utilizes the
inherent differences in two sequential deep neural architectures to improve the
accuracy of the predicted segmentation edge. DeNISE applies to all types of
neural networks and is not trained end-to-end, allowing rapid experiments to
discover which models complement each other. We test and apply DeNISE for
building segmentation in aerial images. Aerial images are known for difficult
conditions as they have a low resolution with optical noise, such as
reflections, shadows, and visual obstructions. Overall the paper demonstrates
the potential for DeNISE. Using the technique, we improve the baseline results
with a building IoU of 78.9%.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エッジ検出とセグメンテーションモデルを用いた新しいデータ拡張手法であるセグメンテーション・エッジ(denise)を用いて,セグメンテーション・マスクの境界品質を向上させるディープ・ネットワークを提案する。
DeNISEは、予測されたセグメンテーションエッジの精度を改善するために、2つのシーケンシャルなディープニューラルネットワークアーキテクチャの固有の違いを利用する。
DeNISEはあらゆる種類のニューラルネットワークに適用され、エンドツーエンドでトレーニングされていない。
航空画像における建物のセグメンテーションに対してdeniseをテストし,応用する。
空中画像は、反射、影、視覚障害などの光学ノイズが低解像度であることから、難しい条件で知られている。
全体として、この論文はDeNISEの可能性を示している。
この手法を用いて, 建物IoUの78.9%の基準値を改善する。
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