Don’t worry about mistakes! Glass Segmentation Network via Mistake Correction

要約

タイトル：「間違いについて心配しないで! 間違い訂正によるガラスセグメンテーションネットワーク」

要約：
– ガラスは、人工知能がセグメンテーションするのが困難な透明な物質である。
– 人間は、未知の場所で間違ってガラスがあるかどうかを考えることがあるが、その次に同じ場所を通るときにもっと安全で自由に歩けるようになる。
– この人間の間違いの訂正の方法を模倣し、ガラスセグメンテーションネットワークを提案する。
– このネットワークには、識別ステージ(IS)と訂正ステージ(CS)がある。
– 識別ステージ(IS)は、人間の認識手順を模倣して透明なガラスを識別するために、グローバルコンテキストとエッジ情報を利用する。
– 次に、訂正ステージ(CS)は、経験を獲得して間違いの領域を修正することで、粗い予測を逐次的に改善する。
– 広範囲な実験により、34種類の最新の手法と比較して、3つのベンチマークデータセットでGlassSegNetのはっきりとした改善が示された。

要約(オリジナル)

Recall one time when we were in an unfamiliar mall. We might mistakenly think that there exists or does not exist a piece of glass in front of us. Such mistakes will remind us to walk more safely and freely at the same or a similar place next time. To absorb the human mistake correction wisdom, we propose a novel glass segmentation network to detect transparent glass, dubbed GlassSegNet. Motivated by this human behavior, GlassSegNet utilizes two key stages: the identification stage (IS) and the correction stage (CS). The IS is designed to simulate the detection procedure of human recognition for identifying transparent glass by global context and edge information. The CS then progressively refines the coarse prediction by correcting mistake regions based on gained experience. Extensive experiments show clear improvements of our GlassSegNet over thirty-four state-of-the-art methods on three benchmark datasets.

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