論文の概要: Evaluation framework for Image Segmentation Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04435v1
- Date: Sun, 06 Apr 2025 10:20:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-16 01:40:35.554962
- Title: Evaluation framework for Image Segmentation Algorithms
- Title（参考訳）: 画像分割アルゴリズムの評価フレームワーク
- Authors: Tatiana Merkulova, Bharani Jayakumar,
- Abstract要約: 本稿では,画像セグメンテーションの基本概念と重要性と,精度向上における対話的セグメンテーションの役割を紹介する。
詳細な背景理論セクションでは、しきい値、エッジ検出、領域の成長、特徴抽出、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、畳み込みニューラルネットワーク、U-Net、Mask R-CNNなど、さまざまなセグメンテーション手法が検討されている。
比較分析では、それぞれの手法の強み、限界、トレードオフを強調し、詳細な結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive evaluation framework for image segmentation algorithms, encompassing naive methods, machine learning approaches, and deep learning techniques. We begin by introducing the fundamental concepts and importance of image segmentation, and the role of interactive segmentation in enhancing accuracy. A detailed background theory section explores various segmentation methods, including thresholding, edge detection, region growing, feature extraction, random forests, support vector machines, convolutional neural networks, U-Net, and Mask R-CNN. The implementation and experimental setup are thoroughly described, highlighting three primary approaches: algorithm assisting user, user assisting algorithm, and hybrid methods. Evaluation metrics such as Intersection over Union (IoU), computation time, and user interaction time are employed to measure performance. A comparative analysis presents detailed results, emphasizing the strengths, limitations, and trade-offs of each method. The paper concludes with insights into the practical applicability of these approaches across various scenarios and outlines future work, focusing on expanding datasets, developing more representative approaches, integrating real-time feedback, and exploring weakly supervised and self-supervised learning paradigms to enhance segmentation accuracy and efficiency. Keywords: Image Segmentation, Interactive Segmentation, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ナイーブな手法,機械学習アプローチ,深層学習技術を含む画像分割アルゴリズムの総合評価フレームワークを提案する。
まず,画像セグメンテーションの基本概念と重要性,および精度向上における対話的セグメンテーションの役割を紹介する。
詳細な背景理論セクションでは、しきい値、エッジ検出、領域の成長、特徴抽出、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、畳み込みニューラルネットワーク、U-Net、Mask R-CNNなど、さまざまなセグメンテーション手法が検討されている。
ユーザ支援アルゴリズム,ユーザ支援アルゴリズム,ハイブリッドメソッドの3つの主要なアプローチが紹介されている。
IoU(Intersection over Union)、計算時間、ユーザインタラクション時間などの評価指標を使用してパフォーマンスを測定する。
比較分析では、それぞれの手法の強み、限界、トレードオフを強調し、詳細な結果を示す。
本論文は,これらのアプローチの実践的適用性について,さまざまなシナリオにわたって考察し,データセットの拡張,より代表的なアプローチの開発,リアルタイムフィードバックの統合,セグメンテーションの精度と効率を高めるための弱教師付き自己教師型学習パラダイムの探求など,今後の課題を概説する。
キーワード:イメージセグメンテーション、インタラクティブセグメンテーション、機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン
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