論文の概要: Multi Kernel Estimation based Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17064v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 14:44:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:28:41.746724
• Title: Multi Kernel Estimation based Object Segmentation
• Title（参考訳）: マルチカーネル推定に基づくオブジェクトセグメンテーション
• Authors: Haim Goldfisher, Asaf Yekutiel,
• Abstract要約: 我々は、オブジェクトセグメンテーションマスクに基づいて2つの異なるカーネルを推定することにより、カーネルGANの機能を拡張するマルチカーネルGANを紹介する。 本手法は,テクスチャベースのパッチFast Fourier Transform (FFT) 計算,詳細ベースのセグメンテーション,ディープラーニングベースのオブジェクトセグメンテーションの3つの方法によって検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents a novel approach for multi-kernel estimation by enhancing the KernelGAN algorithm, which traditionally estimates a single kernel for the entire image. We introduce Multi-KernelGAN, which extends KernelGAN's capabilities by estimating two distinct kernels based on object segmentation masks. Our approach is validated through three distinct methods: texture-based patch Fast Fourier Transform (FFT) calculation, detail-based segmentation, and deep learning-based object segmentation using YOLOv8 and the Segment Anything Model (SAM). Among these methods, the combination of YOLO and SAM yields the best results for kernel estimation. Experimental results demonstrate that our multi-kernel estimation technique outperforms conventional single-kernel methods in super-resolution tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来画像全体の単一カーネルを推定していたカーネルGANアルゴリズムを改良し,マルチカーネル推定のための新しい手法を提案する。 我々は、オブジェクトセグメンテーションマスクに基づいて2つの異なるカーネルを推定することにより、カーネルGANの機能を拡張するMulti-KernelGANを紹介する。 本手法は,テクスチャベースのパッチFast Fourier Transform (FFT) 計算,詳細ベースのセグメンテーション,YOLOv8とSAMを用いたディープラーニングベースのオブジェクトセグメンテーションの3つの方法を用いて検証した。 これらの方法のうち、YOLOとSAMの組み合わせは、カーネル推定に最適な結果をもたらす。 実験結果から,マルチカーネル推定手法は,超高分解能タスクにおいて従来の単一カーネル法よりも優れていることが示された。

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