論文の概要: Patch-Based Deep Unsupervised Image Segmentation using Graph Cuts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01475v1
- Date: Wed, 1 Nov 2023 19:59:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-06 16:26:55.507998
- Title: Patch-Based Deep Unsupervised Image Segmentation using Graph Cuts
- Title（参考訳）: グラフカットを用いたパッチベース深部教師なし画像分割
- Authors: Isaac Wasserman and Jeova Farias Sales Rocha Neto
- Abstract要約: 本稿では,従来のグラフ手法のアルゴリズム的助けを借りて,教師なし特徴抽出の進歩を橋渡しするパッチベースの教師なし画像分割戦略を提案する。
画像パッチを分類するために訓練された単純な畳み込みニューラルネットワークは、自然に最先端の完全畳み込み非教師付きピクセルレベルのセグメンタに繋がることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unsupervised image segmentation aims at grouping different semantic patterns
in an image without the use of human annotation. Similarly, image clustering
searches for groupings of images based on their semantic content without
supervision. Classically, both problems have captivated researchers as they
drew from sound mathematical concepts to produce concrete applications. With
the emergence of deep learning, the scientific community turned its attention
to complex neural network-based solvers that achieved impressive results in
those domains but rarely leveraged the advances made by classical methods. In
this work, we propose a patch-based unsupervised image segmentation strategy
that bridges advances in unsupervised feature extraction from deep clustering
methods with the algorithmic help of classical graph-based methods. We show
that a simple convolutional neural network, trained to classify image patches
and iteratively regularized using graph cuts, naturally leads to a
state-of-the-art fully-convolutional unsupervised pixel-level segmenter.
Furthermore, we demonstrate that this is the ideal setting for leveraging the
patch-level pairwise features generated by vision transformer models. Our
results on real image data demonstrate the effectiveness of our proposed
methodology.
- Abstract（参考訳）: 教師なしのイメージセグメンテーションは、人間のアノテーションを使わずに、画像内の異なる意味パターンをグループ化することを目的としている。
同様に、イメージクラスタリングは、監督なしでセマンティックコンテンツに基づいて画像のグルーピングを検索する。
古典的には、どちらの問題も、健全な数学的概念から具体的応用を生み出した研究者を魅了している。
深層学習の出現に伴い、科学界は複雑なニューラルネットワークベースの解法に注目を向け、これらの領域で顕著な成果を上げたが、古典的な手法による進歩を活用することはめったになかった。
本研究では,従来のグラフ手法のアルゴリズム的助けを借りて,ディープクラスタリング手法から教師なし特徴抽出の進歩を橋渡しするパッチベースの教師なし画像分割手法を提案する。
画像パッチの分類とグラフカットによる反復正規化を訓練した単純な畳み込みニューラルネットワークは、自然と最先端の完全畳み込み型非教師付きピクセルレベルのセグメンタをもたらす。
さらに,視覚トランスフォーマーモデルが生成するパッチレベルのペアワイズ機能を活用する上で,これが理想的な設定であることを示す。
実画像データを用いた結果から,提案手法の有効性を示す。
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