論文の概要: DynaSeg: A Deep Dynamic Fusion Method for Unsupervised Image Segmentation Incorporating Feature Similarity and Spatial Continuity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05477v1
• Date: Thu, 9 May 2024 00:30:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 14:32:25.994925
• Title: DynaSeg: A Deep Dynamic Fusion Method for Unsupervised Image Segmentation Incorporating Feature Similarity and Spatial Continuity
• Title（参考訳）: DynaSeg:特徴類似性と空間連続性を考慮した教師なし画像分割のためのディープダイナミックフュージョン法
• Authors: Naimul Khan, Boujemaa Guermazi,
• Abstract要約: 本稿では、DynaSegと呼ばれる、教師なし畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくアルゴリズムを提案する。 特徴類似性と空間連続性のバランスをとるために固定重み係数に依存する従来の手法とは異なり、我々の新しい動的重み付け方式はパラメータチューニングを自動化する。 現在のベンチマークと比較すると、12.2%と14.12%のmIOUの改善が目覚ましい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5755004576310334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our work tackles the fundamental challenge of image segmentation in computer vision, which is crucial for diverse applications. While supervised methods demonstrate proficiency, their reliance on extensive pixel-level annotations limits scalability. In response to this challenge, we present an enhanced unsupervised Convolutional Neural Network (CNN)-based algorithm called DynaSeg. Unlike traditional approaches that rely on a fixed weight factor to balance feature similarity and spatial continuity, requiring manual adjustments, our novel, dynamic weighting scheme automates parameter tuning, adapting flexibly to image details. We also introduce the novel concept of a Silhouette Score Phase that addresses the challenge of dynamic clustering during iterations. Additionally, our methodology integrates both CNN-based and pre-trained ResNet feature extraction, offering a comprehensive and adaptable approach. We achieve state-of-the-art results on diverse datasets, with a notable 12.2% and 14.12% mIOU improvement compared to the current benchmarks on COCO-All and COCO-Stuff, respectively. The proposed approach unlocks the potential for unsupervised image segmentation and addresses scalability concerns in real-world scenarios by obviating the need for meticulous parameter tuning.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,コンピュータビジョンにおけるイメージセグメンテーションの根本的な課題に取り組み,多様なアプリケーションに欠かせない課題である。 教師付き手法は習熟度を示すが、広範囲のピクセルレベルのアノテーションに依存しているためスケーラビリティは制限される。 この課題に対応するために、DynaSegと呼ばれる、拡張された教師なし畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアルゴリズムを提案する。 特徴の類似性と空間的連続性のバランスをとるために固定重み係数に依存する従来の手法とは異なり、我々の新しい動的重み付け方式はパラメータチューニングを自動化し、画像の詳細に柔軟に適応する。 また、反復中の動的クラスタリングの課題に対処するシルエットスコアフェーズという新しい概念についても紹介する。 さらに、我々の方法論はCNNベースと事前訓練されたResNet機能抽出を統合し、包括的で適応可能なアプローチを提供する。 私たちは、COCO-AllとCOCO-Stuffの現在のベンチマークと比較して、12.2%と14.12%のmIOUの改善で、さまざまなデータセットで最先端の結果を得る。 提案手法は、教師なしのイメージセグメンテーションの可能性を解き、微妙なパラメータチューニングの必要性を回避し、現実のシナリオにおけるスケーラビリティの懸念に対処する。

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