論文の概要: Rethinking Superpixel Segmentation from Biologically Inspired Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13438v3
• Date: Wed, 11 Oct 2023 06:43:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 03:17:58.651998
• Title: Rethinking Superpixel Segmentation from Biologically Inspired Mechanisms
• Title（参考訳）: バイオインスパイアされたメカニズムからのスーパーピクセルセグメンテーションの再考
• Authors: Tingyu Zhao, Bo Peng, Yuan Sun, Daipeng Yang, Zhenguang Zhang, and Xi Wu
• Abstract要約: スーパーピクセルセグメンテーションのための拡張スクリーニングモジュール(ESM)と新しい境界認識ラベル(BAL)からなるネットワークアーキテクチャを提案する。 ESMは視覚野の対話的投射機構をシミュレートすることで意味情報を強化する。 BALは、視覚皮質細胞の空間周波数特性をエミュレートし、強い境界粘着性を持つスーパーピクセルの生成を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.24963839394421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, advancements in deep learning-based superpixel segmentation methods have brought about improvements in both the efficiency and the performance of segmentation. However, a significant challenge remains in generating superpixels that strictly adhere to object boundaries while conveying rich visual significance, especially when cross-surface color correlations may interfere with objects. Drawing inspiration from neural structure and visual mechanisms, we propose a biological network architecture comprising an Enhanced Screening Module (ESM) and a novel Boundary-Aware Label (BAL) for superpixel segmentation. The ESM enhances semantic information by simulating the interactive projection mechanisms of the visual cortex. Additionally, the BAL emulates the spatial frequency characteristics of visual cortical cells to facilitate the generation of superpixels with strong boundary adherence. We demonstrate the effectiveness of our approach through evaluations on both the BSDS500 dataset and the NYUv2 dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層学習に基づくスーパーピクセルセグメンテーション法の進歩により,セグメンテーションの効率と性能が向上している。 しかし、特に表面上の色相関が物体に干渉する可能性がある場合、オブジェクトの境界に厳密に準拠するスーパーピクセルを生成することには、大きな課題が残っている。 神経構造と視覚機構からインスピレーションを得て,スーパーピクセルセグメンテーションのための拡張スクリーニングモジュール (ESM) と新しい境界認識ラベル (BAL) からなる生体ネットワークアーキテクチャを提案する。 ESMは視覚野の対話的投射機構をシミュレートすることで意味情報を強化する。 さらに、BALは視覚皮質細胞の空間周波数特性をエミュレートし、強い境界付着を持つスーパーピクセルの生成を促進する。 BSDS500データセットとNYUv2データセットの両方で評価を行い,本手法の有効性を示す。

関連論文リスト

• FactorizePhys: Matrix Factorization for Multidimensional Attention in Remote Physiological Sensing [10.81951503398909]
  Factorized Self-Attention Module (FSAM) は、非負行列分解を用いたボクセル埋め込みから多次元の注意を計算する。 提案手法は,空間的,時間的,チャネル的注意を包括的に獲得し,一般的な信号抽出の性能を高めるために,ボクセルの埋め込みを適応的に分解する。 FactorizePhysは、生のビデオフレームから血流パルス信号を推定するためのエンドツーエンドの3D-CNNアーキテクチャである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T12:22:58Z)
• Hierarchical Graph Interaction Transformer with Dynamic Token Clustering for Camouflaged Object Detection [57.883265488038134]
  本稿では,HGINetと呼ばれる階層的なグラフ相互作用ネットワークを提案する。 このネットワークは、階層的トークン化機能間の効果的なグラフ相互作用を通じて、知覚不能なオブジェクトを発見することができる。 本実験は,既存の最先端手法と比較して,HGINetの優れた性能を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T12:53:25Z)
• Generalizable Entity Grounding via Assistance of Large Language Model [77.07759442298666]
  本稿では,長いキャプションから密接な視覚的実体を抽出する手法を提案する。 本研究では,意味代名詞の抽出に大規模なマルチモーダルモデル,エンティティレベルのセグメンテーションを生成するクラス-aセグメンテーションモデル,および各セグメンテーション名詞と対応するセグメンテーションマスクを関連付けるマルチモーダル特徴融合モジュールを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T16:06:05Z)
• Spatial Structure Constraints for Weakly Supervised Semantic Segmentation [100.0316479167605]
  クラスアクティベーションマップ(CAM)は、オブジェクトの最も識別性の高い部分のみを見つけることができる。 注意伸縮の余剰なオブジェクトの過剰な活性化を軽減するために,弱い教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションのための空間構造制約(SSC)を提案する。 提案手法は,PASCAL VOC 2012とCOCOデータセットでそれぞれ72.7%,47.0%mIoUを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T05:25:25Z)
• Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation [63.15257949821558]
  Referring Remote Sensing Image (RRSIS)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせた新しい課題である。 従来の参照画像(RIS)アプローチは、空中画像に見られる複雑な空間スケールと向きによって妨げられている。 本稿ではRMSIN(Rotated Multi-Scale Interaction Network)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:14:14Z)
• MDFL: Multi-domain Diffusion-driven Feature Learning [19.298491870280213]
  マルチドメイン拡散駆動型特徴学習ネットワーク(MDFL)を提案する。 MDFLはモデルが本当に重視する効果的な情報領域を再定義します。 MDFLは高次元データの特徴抽出性能を著しく向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T02:55:21Z)
• Laplacian-Former: Overcoming the Limitations of Vision Transformers in Local Texture Detection [3.784298636620067]
  Vision Transformer (ViT) モデルは、幅広いコンピュータビジョンタスクにおいてブレークスルーを実証している。 これらのモデルは、画像の高周波成分を捉えるのに苦労しており、局所的なテクスチャやエッジ情報を検出する能力を制限することができる。 本稿では,ラプラシアンピラミッド内の周波数情報を適応的に補正することで自己注意マップを向上する新しい手法であるラプラシアン・フォーマーを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T19:56:14Z)
• SAWU-Net: Spatial Attention Weighted Unmixing Network for Hyperspectral Images [91.20864037082863]
  本稿では,空間的注意ネットワークと重み付き未混合ネットワークをエンドツーエンドに学習する,SAWU-Netと呼ばれる空間的注意重み付き未混合ネットワークを提案する。 特に,画素アテンションブロックとウィンドウアテンションブロックからなる空間アテンションモジュールを設計し,画素ベースのスペクトル情報とパッチベースの空間情報を効率的にモデル化する。 実データと合成データの実験結果から,SAWU-Netの精度と優位性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T05:22:50Z)
• Semantic-aware Texture-Structure Feature Collaboration for Underwater Image Enhancement [58.075720488942125]
  水中画像の強調は海洋工学や水生ロボット工学において重要な技術として注目されている。 我々は,高レベルな意味認識事前学習モデルと協調して,効率的でコンパクトな拡張ネットワークを開発する。 また,提案手法を水中の有意な物体検出タスクに適用し,高レベルの視覚タスクに適した意味認識能力を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-19T07:50:34Z)
• Rethinking Unsupervised Neural Superpixel Segmentation [6.123324869194195]
  CNNによるスーパーピクセルセグメンテーションのための教師なし学習が研究されている。 このようなネットワークの有効性を改善するために,3つの重要な要素を提案する。 BSDS500データセットを実験した結果,提案手法の意義を示す証拠が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T09:30:26Z)
• Superpixel-based Refinement for Object Proposal Generation [3.1981440103815717]
  最新のオブジェクトプロポーザルシステムAttentionMask上に、新しいスーパーピクセルベースの改良アプローチを導入します。 実験の結果,AttentionMaskに比べて平均リコール率26.4%の改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T16:06:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。