論文の概要: A Performance Increment Strategy for Semantic Segmentation of Low-Resolution Images from Damaged Roads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16295v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 11:27:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:20:23.683467
• Title: A Performance Increment Strategy for Semantic Segmentation of Low-Resolution Images from Damaged Roads
• Title（参考訳）: 被害道路からの低解像度画像のセマンティックセグメンテーションのための性能向上戦略
• Authors: Rafael S. Toledo, Cristiano S. Oliveira, Vitor H. T. Oliveira, Eric A. Antonelo, Aldo von Wangenheim,
• Abstract要約: 新興国の代表的データセットは、貧弱な道路の低解像度画像で構成されている。 このシナリオでは、3つの課題が生じる: ピクセルが少ないオブジェクト、未定義の形状を持つオブジェクト、非常に不足したクラス。 これらの課題に対処するため、この研究は、パフォーマンスを高めるための14のトレーニング実験の方法論として、セマンティックのパフォーマンスインクリメント戦略(PISSS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Autonomous driving needs good roads, but 85% of Brazilian roads have damages that deep learning models may not regard as most semantic segmentation datasets for autonomous driving are high-resolution images of well-maintained urban roads. A representative dataset for emerging countries consists of low-resolution images of poorly maintained roads and includes labels of damage classes; in this scenario, three challenges arise: objects with few pixels, objects with undefined shapes, and highly underrepresented classes. To tackle these challenges, this work proposes the Performance Increment Strategy for Semantic Segmentation (PISSS) as a methodology of 14 training experiments to boost performance. With PISSS, we reached state-of-the-art results of 79.8 and 68.8 mIoU on the Road Traversing Knowledge (RTK) and Technik Autonomer Systeme 500 (TAS500) test sets, respectively. Furthermore, we also offer an analysis of DeepLabV3+ pitfalls for small object segmentation.
• Abstract（参考訳）: 自動運転には良い道路が必要だが、ブラジルの道路の85%は、ディープラーニングモデルでは、自律運転のセマンティックセグメンテーションデータセットが、よく整備された都市道路の高解像度画像であるため、考慮できない損傷がある。 新興国の代表的データセットは、貧弱な道路の低解像度画像で構成され、損傷クラスのラベルを含む。このシナリオでは、少ないピクセルのオブジェクト、未定義の形状のオブジェクト、高度に表現されていないクラスという3つの課題が発生する。 これらの課題に対処するため、この研究は、パフォーマンスを高めるための14のトレーニング実験の方法論として、セマンティックセグメンテーションのためのパフォーマンスインクリメント戦略(PISSS)を提案する。 PISSSでは、ロードトラバース・ナレッジ(RTK)とテクニク・オートノマー・システム500(TAS500)のテストセットで、それぞれ79.8mIoUと68.8mIoUの最先端結果に達した。 さらに、小さなオブジェクトセグメンテーションのためのDeepLabV3+の落とし穴の分析も提供する。

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