対話型セグメンテーションのためのカスケードスパース特徴伝搬ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Zhang Chuyu; Hu Chuanyang; Ren Hui; Liu Yongfei; He Xuming

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202154534012 整理番号：22P0301795

対話型セグメンテーションのためのカスケードスパース特徴伝搬ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Cascaded Sparse Feature Propagation Network for Interactive Segmentation

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発行年： 2022年03月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年10月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ポイントベース対話型セグメンテーションの問題に取り組むことを目的とし,その中で,鍵課題は,ユーザに提供される注釈をラベルなし領域へ効率的に伝搬することである。既存の方法は,正確なセグメンテーションに必要な重要な細粒情報を犠牲にする計算的に高価な完全接続グラフまたは変圧器アーキテクチャを利用することによって,この課題に取り組む。これらの限界を克服するために,筆者らは,ラベル付けされていない領域に対してユーザに提供される情報を伝播するためのクリック増強特徴表現を学習するカスケードスパース特徴伝搬ネットワークを提案する。このネットワークのスパース設計は,高解像度特徴における効率的な情報伝搬を可能にし,より詳細なオブジェクトセグメンテーションをもたらす。種々のベンチマークに関する包括的実験を通して著者らの方法の有効性を検証し,その結果は著者らのアプローチの優れた性能を示した。コードはhref{https://github.com/kleinzcy/CSFPN}で利用できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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