論文の概要: Physically Feasible Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14672v2
• Date: Wed, 11 Sep 2024 17:26:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 20:12:08.922197
• Title: Physically Feasible Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 物理的に可能なセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Shamik Basu, Luc Van Gool, Christos Sakaridis,
• Abstract要約: 最先端セマンティックセグメンテーションモデルは通常、データ駆動方式で最適化される。 本手法は,空間的クラス関係を規定する明示的な物理的制約を抽出する。 PhyFeaは、使用する最先端ネットワーク毎にmIoUが大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.17907376475596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art semantic segmentation models are typically optimized in a data-driven fashion, minimizing solely per-pixel classification objectives on their training data. This purely data-driven paradigm often leads to absurd segmentations, especially when the domain of input images is shifted from the one encountered during training. For instance, state-of-the-art models may assign the label ``road'' to a segment which is located above a segment that is respectively labeled as ``sky'', although our knowledge of the physical world dictates that such a configuration is not feasible for images captured by forward-facing upright cameras. Our method, Physically Feasible Semantic Segmentation (PhyFea), extracts explicit physical constraints that govern spatial class relations from the training sets of semantic segmentation datasets and enforces a differentiable loss function that penalizes violations of these constraints to promote prediction feasibility. PhyFea yields significant performance improvements in mIoU over each state-of-the-art network we use as baseline across ADE20K, Cityscapes and ACDC, notably a $1.5\%$ improvement on ADE20K and a $2.1\%$ improvement on ACDC.
• Abstract（参考訳）: 最先端セマンティックセグメンテーションモデルは通常、データ駆動方式で最適化される。 この純粋にデータ駆動のパラダイムは、特にトレーニング中に遭遇した領域から入力画像の領域がシフトした場合、しばしば不条理なセグメンテーションにつながる。 例えば、最先端のモデルでは、'road'というラベルを、それぞれ‘sky'とラベル付けされたセグメントの上に位置するセグメントに割り当てることができます。 提案手法であるPhyFeaは,意味セグメンテーションデータセットのトレーニングセットから空間クラス関係を規定する明示的な物理的制約を抽出し,これらの制約の違反をペナルティ化し,予測可能性を促進する。 PhyFeaは、ADE20K、Cityscapes、ACDCでベースラインとして使用している各最先端ネットワークに対してmIoUを大幅に改善します。

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