- …
- …
#922
summarized by : 日坂 幸次
どんな論文か？
本論文では、低解像度マスクを与えられた高解像度画像の境界を精密化することを目標としている。
メモリと計算効率を考慮して、関心領域をストリップ画像に変換し、ストリップ領域での境界予測を計算することを提案する。
ターゲットの境界を検出するために、2つの予測層を持つフレームワークを提案する。
新規性
ターゲットの境界を検出するために、2つの予測層を持つフレームワークを提案する。
まず、すべての潜在的な境界を初期予測として予測し、次に選択層を用いてタールゲット境界を選択し、その結果を平滑化する。
正確な予測を促すために、ストリップ領域の境界距離を測定するロスを導入する。さらに、ネットワークにアマッチング整合性とC0連続性の正則化を適用し、誤報を低減する。
結果
公開データと新たに作成された高解像度データの両方を用いた広範な実験により、我々のアプローチの妥当性が実証された。
その他（なぜ通ったか？等）
Hig
- …
- …