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J-GLOBAL ID：202202215464610447   整理番号：22A0446344

反復動的ツリーによるオブジェクト描写【JST・京大機械翻訳】

Object Delineation by Iterative Dynamic Trees

著者 (3件)： Aparco-Cardenas David (University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  de Rezende Pedro J. (University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Falcao Alexandre X. (University of Campinas, Campinas, Brazil)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12702  ページ： 131-140  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 意味セグメンテーションネットワークが画像中のオブジェクト(例えば,人々,椅子,テーブル)の形状を近似できるが,境界アドヒアランスはまだ不正確である。改良型オブジェクト描写のために,反復動的ツリー(IDT)と名付けた教師なし画像セグメンテーション手法を提案した。オブジェクトセグメンテーションを改善するために,IDTとセマンティックセグメンテーションネットワークを将来の研究で結合することを意図した。画像グラフにおけるオブジェクトの与えられた数に対して,IDTアルゴリズム(i)はオブジェクト当たり1つのシード(およびバックグラウンド)を推定し,(ii)1つの最適経路ツリーとして各オブジェクトを描写し,(iii)反復のプリセット数またはシード集合収束が達成されるまで,(iii)シード推定および反復ステップ(ii)(iii)を改善する。次に,(iv)ループ(ii)(iii)の最低総コストで発見された最適経路森林を最終セグメンテーションとして選択した。IDTアルゴリズムは反復スパニング森林(ISF)フレームワークに基づく新しい方式であり,その中でスーパーピクセルの数はオブジェクトの数に劇的に減少した。それは,ステップ(iv)を追加し,教師なしオブジェクトセグメンテーションのためのISFの動的アーク重み推定を初めて利用した。IDTは,2つの画像データセットにおいてその対応物を凌駕し,その結果,将来の研究において意味的セグメンテーションネットワークとの組み合わせを動機づけることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  最適航路 ,  総原価 ,  画素
準シソーラス用語： 画像データ ,  画像セグメンテーション ,  アドヒアランス ,  オブジェクトセグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： グラフベースオブジェクト描写 ,  反復スパニングフォレスト ,  画像森林変換 ,  教師なしオブジェクトセグメンテーション

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 反復 ,  オブジェクト