セグメンテーション

概要

• 歴史が記載された図

論文

• [2014/12/22] Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs

  • https://arxiv.org/abs/1412.7062

• [2015/11/23] Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions

  • https://arxiv.org/abs/1511.07122

• [2015/05/18] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

  • https://arxiv.org/abs/1505.04597

  • U-Net構造といわれる階層的なskip-connectionにより高解像データを失わない工夫をしたモデル。

• [2018/07/18] UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation

  • https://arxiv.org/abs/1807.10165

• [2022/03/24] Sparse Instance Activation for Real-Time Instance Segmentation

  • https://arxiv.org/abs/2203.12827

• [2212.01579] Box2Mask: Box-supervised Instance Segmentation via Level-set Evolution

  • https://twitter.com/_akhaliq/status/1612034778236129280

  • 古典的なlevel-set evolutionをNNに結合し、バウンディングボックスの教師のみで、セグメンテーションのマスクを予測するBox2Maskを提案。

  • アプローチ自体はベースのモデル構造によらずに適用でき、CNNとTransformerベース双方で検証している。

  • Swin-Transformerを用いたBox2Maskは、COCOにおいて42.4%のマスク適用率を達成し、最近開発された完全マスク教師付き手法に匹敵する性能。