論文の概要: A Deeply Supervised Semantic Segmentation Method Based on GAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04081v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 08:22:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-09 23:05:21.048057
- Title: A Deeply Supervised Semantic Segmentation Method Based on GAN
- Title(参考訳): GANに基づく深く監督されたセマンティックセマンティックセグメンテーション法
- Authors: Wei Zhao and Qiyu Wei and Zeng Zeng
- Abstract要約: 提案モデルは,GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを従来のセマンティックセグメンテーションモデルに統合する。
本手法の有効性は,道路ひび割れデータセットの性能向上によって実証された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.441379867578332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, the field of intelligent transportation has witnessed rapid
advancements, driven by the increasing demand for automation and efficiency in
transportation systems. Traffic safety, one of the tasks integral to
intelligent transport systems, requires accurately identifying and locating
various road elements, such as road cracks, lanes, and traffic signs. Semantic
segmentation plays a pivotal role in achieving this task, as it enables the
partition of images into meaningful regions with accurate boundaries. In this
study, we propose an improved semantic segmentation model that combines the
strengths of adversarial learning with state-of-the-art semantic segmentation
techniques. The proposed model integrates a generative adversarial network
(GAN) framework into the traditional semantic segmentation model, enhancing the
model's performance in capturing complex and subtle features in transportation
images. The effectiveness of our approach is demonstrated by a significant
boost in performance on the road crack dataset compared to the existing
methods, \textit{i.e.,} SEGAN. This improvement can be attributed to the
synergistic effect of adversarial learning and semantic segmentation, which
leads to a more refined and accurate representation of road structures and
conditions. The enhanced model not only contributes to better detection of road
cracks but also to a wide range of applications in intelligent transportation,
such as traffic sign recognition, vehicle detection, and lane segmentation.
- Abstract(参考訳): 近年、インテリジェント・トランスポーテーションの分野は、輸送システムにおける自動化と効率の需要の増加によって急速に進歩している。
交通安全は、インテリジェント輸送システムに不可欠なタスクの一つであり、道路の亀裂、車線、交通標識などの様々な道路要素を正確に識別し、配置する必要がある。
セマンティックセグメンテーションは、正確な境界を持つ有意義な領域にイメージを分割できるため、このタスクを達成する上で重要な役割を果たす。
本研究では,敵学習の強みと最新の意味セマンティクスセグメンテーション技術を組み合わせた,改良されたセマンティクスセグメンテーションモデルを提案する。
提案モデルは,GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを従来のセマンティックセグメンテーションモデルに統合し,交通画像の複雑で微妙な特徴を捉える際のモデルの性能を向上させる。
提案手法の有効性は,既存の方法であるtextit{i.e.} SEGANと比較して,道路ひび割れデータセットの性能を著しく向上させることによって実証された。
この改善は、敵対的学習とセマンティックセグメンテーションの相乗効果に起因し、より洗練され正確な道路構造と条件の表現につながる。
拡張されたモデルは、道路のひび割れの検出を改善するだけでなく、交通標識認識、車両検出、車線分割など、インテリジェントな輸送における幅広い応用に寄与する。
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