論文の概要: SegmATRon: Embodied Adaptive Semantic Segmentation for Indoor Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12031v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 15:15:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 16:06:33.948197
• Title: SegmATRon: Embodied Adaptive Semantic Segmentation for Indoor Environment
• Title（参考訳）: SegmATRon:屋内環境における適応セマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Tatiana Zemskova, Margarita Kichik, Dmitry Yudin, Aleksei Staroverov, Aleksandr Panov
• Abstract要約: 本稿では,画像セマンティックセグメンテーションのための適応トランスフォーマモデルSegmATRonを提案する。 我々は,このモデルについて,フォトリアリスティック・ハビタットと合成AI2-THORシミュレータで収集したデータセットについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.71312386938849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an adaptive transformer model named SegmATRon for embodied image semantic segmentation. Its distinctive feature is the adaptation of model weights during inference on several images using a hybrid multicomponent loss function. We studied this model on datasets collected in the photorealistic Habitat and the synthetic AI2-THOR Simulators. We showed that obtaining additional images using the agent's actions in an indoor environment can improve the quality of semantic segmentation. The code of the proposed approach and datasets are publicly available at https://github.com/wingrune/SegmATRon.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像セマンティックセグメンテーションのための適応トランスフォーマモデルSegmATRonを提案する。 その特徴は、ハイブリッド多成分損失関数を用いた複数の画像の推測におけるモデル重みの適応である。 本モデルは,フォトリアリスティックな生息地で収集されたデータセットと合成ai2-thorシミュレータについて検討した。 室内環境におけるエージェントの動作を用いた追加画像の取得により,意味セグメンテーションの品質が向上することを示した。 提案されたアプローチとデータセットのコードはhttps://github.com/wingrune/SegmATRon.comで公開されている。

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