論文の概要: Superpixel Integrated Grids for Fast Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06487v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 22:02:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.214751
• Title: Superpixel Integrated Grids for Fast Image Segmentation
• Title（参考訳）: 高速画像分割のためのスーパーピクセル統合グリッド
• Authors: Jack Roberts, Jeova Farias Sales Rocha Neto,
• Abstract要約: セグメンテーションタスクにおけるフル解像度画像の代替として,新しいスーパーピクセルベースデータ構造SIGRIDを導入する。 SIGRIDは、古典的な形状記述子を活用することにより、入力寸法を著しく減少させながら、スーパーピクセルの色情報と形状情報を符号化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07639235704257864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Superpixels have long been used in image simplification to enable more efficient data processing and storage. However, despite their computational potential, their irregular spatial distribution has often forced deep learning approaches to rely on specialized training algorithms and architectures, undermining the original motivation for superpixelations. In this work, we introduce a new superpixel-based data structure, SIGRID (Superpixel-Integrated Grid), as an alternative to full-resolution images in segmentation tasks. By leveraging classical shape descriptors, SIGRID encodes both color and shape information of superpixels while substantially reducing input dimensionality. We evaluate SIGRIDs on four benchmark datasets using two popular convolutional segmentation architectures. Our results show that, despite compressing the original data, SIGRIDs not only match but in some cases surpass the performance of pixel-level representations, all while significantly accelerating model training. This demonstrates that SIGRIDs achieve a favorable balance between accuracy and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: スーパーピクセルは、より効率的なデータ処理とストレージを可能にするために、画像の単純化に長い間使われてきた。 しかし、その計算可能性にもかかわらず、その不規則な空間分布は、深層学習アプローチを特別な訓練アルゴリズムやアーキテクチャに頼らざるを得ず、スーパーピクセルの本来の動機を損なうことも多い。 本研究では,セグメント化タスクにおけるフル解像度画像の代替として,SIGRID(Superpixel-Integrated Grid)という新たなスーパーピクセルベースのデータ構造を導入する。 SIGRIDは、古典的な形状記述子を活用することにより、入力寸法を著しく減少させながら、スーパーピクセルの色情報と形状情報を符号化する。 2つの一般的な畳み込みセグメンテーションアーキテクチャを用いて、SIGRIDを4つのベンチマークデータセット上で評価する。 この結果から, SIGRIDは, 元のデータを圧縮しているにも関わらず, 一致しただけでなく, 画素レベルの表現性能を上回る場合もあり, モデルトレーニングの高速化が図られた。 これにより、SIGRIDは精度と計算効率のバランスが良好であることが示される。

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