論文の概要: Learning Invariant Inter-pixel Correlations for Superpixel Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18201v2
• Date: Tue, 9 Apr 2024 07:18:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 19:27:41.005152
• Title: Learning Invariant Inter-pixel Correlations for Superpixel Generation
• Title（参考訳）: 超画素生成のための不変画素間相関の学習
• Authors: Sen Xu, Shikui Wei, Tao Ruan, Lixin Liao,
• Abstract要約: 学習可能な特徴は、制約付き判別能力を示し、不満足なピクセルグループ化性能をもたらす。 本稿では,不変画素間相関と統計特性を選択的に分離するContentangle Superpixelアルゴリズムを提案する。 4つのベンチマークデータセットの実験結果は、既存の最先端手法に対するアプローチの優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.605604620139497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep superpixel algorithms have made remarkable strides by substituting hand-crafted features with learnable ones. Nevertheless, we observe that existing deep superpixel methods, serving as mid-level representation operations, remain sensitive to the statistical properties (e.g., color distribution, high-level semantics) embedded within the training dataset. Consequently, learnable features exhibit constrained discriminative capability, resulting in unsatisfactory pixel grouping performance, particularly in untrainable application scenarios. To address this issue, we propose the Content Disentangle Superpixel (CDS) algorithm to selectively separate the invariant inter-pixel correlations and statistical properties, i.e., style noise. Specifically, We first construct auxiliary modalities that are homologous to the original RGB image but have substantial stylistic variations. Then, driven by mutual information, we propose the local-grid correlation alignment across modalities to reduce the distribution discrepancy of adaptively selected features and learn invariant inter-pixel correlations. Afterwards, we perform global-style mutual information minimization to enforce the separation of invariant content and train data styles. The experimental results on four benchmark datasets demonstrate the superiority of our approach to existing state-of-the-art methods, regarding boundary adherence, generalization, and efficiency. Code and pre-trained model are available at https://github.com/rookiie/CDSpixel.
• Abstract（参考訳）: 深部スーパーピクセルのアルゴリズムは、手作りの機能を学習可能なものに置き換えることで、顕著な進歩を遂げた。 それにもかかわらず、既存の深層画素法は、トレーニングデータセットに埋め込まれた統計特性(例えば、色分布、高レベル意味論)に敏感なままである。 その結果、学習可能な特徴は限定的な識別能力を示し、特に制約のないアプリケーションシナリオにおいて、不満足なピクセルグループ化性能をもたらす。 この問題に対処するために,不均一な画素間相関と統計特性,すなわちスタイルノイズを選択的に分離するContentangle Superpixel (CDS)アルゴリズムを提案する。 具体的には、最初に、元のRGB画像と相同であるが、かなり様式的なバリエーションを持つ補助的なモダリティを構築する。 そして,相互情報により,適応的に選択された特徴の分布差を低減し,不均一な画素間相関を学習するために,モダリティ間の局所格子相関アライメントを提案する。 その後、不変コンテンツの分離を強制し、データスタイルを訓練するために、グローバルスタイルの相互情報最小化を行う。 4つのベンチマークデータセットに対する実験結果は,既存の最先端手法に対するアプローチの優位性を示し,境界の固着,一般化,効率性を示した。 コードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/rookiie/CDSpixel.comで入手できる。

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