A Deeply Supervised Semantic Segmentation Method Based on GAN

要約

近年、交通システムの自動化と効率化に対する需要の高まりにより、インテリジェント交通の分野は急速な進歩を遂げています。
インテリジェント交通システムに不可欠なタスクの 1 つである交通安全では、道路の亀裂、車線、交通標識など、さまざまな道路要素を正確に識別して位置を特定する必要があります。
セマンティック セグメンテーションは、画像を正確な境界を持つ意味のある領域に分割できるため、このタスクを達成する上で極めて重要な役割を果たします。
この研究では、敵対的学習の長所と最先端のセマンティック セグメンテーション技術を組み合わせた、改良されたセマンティック セグメンテーション モデルを提案します。
提案されたモデルは、敵対的生成ネットワーク (GAN) フレームワークを従来のセマンティック セグメンテーション モデルに統合し、交通機関の画像の複雑で微妙な特徴を捕捉する際のモデルのパフォーマンスを強化します。
私たちのアプローチの有効性は、既存の手法 \textit{i.e.} SEGAN と比較して、道路亀裂データセットのパフォーマンスが大幅に向上していることによって実証されています。
この改善は、敵対的学習とセマンティック セグメンテーションの相乗効果によるもので、道路の構造や状況がより洗練され正確に表現されるようになりました。
強化されたモデルは、道路亀裂の検出の向上に貢献するだけでなく、交通標識認識、車両検出、車線セグメンテーションなど、インテリジェント交通における幅広いアプリケーションにも貢献します。

要約(オリジナル)

In recent years, the field of intelligent transportation has witnessed rapid advancements, driven by the increasing demand for automation and efficiency in transportation systems. Traffic safety, one of the tasks integral to intelligent transport systems, requires accurately identifying and locating various road elements, such as road cracks, lanes, and traffic signs. Semantic segmentation plays a pivotal role in achieving this task, as it enables the partition of images into meaningful regions with accurate boundaries. In this study, we propose an improved semantic segmentation model that combines the strengths of adversarial learning with state-of-the-art semantic segmentation techniques. The proposed model integrates a generative adversarial network (GAN) framework into the traditional semantic segmentation model, enhancing the model’s performance in capturing complex and subtle features in transportation images. The effectiveness of our approach is demonstrated by a significant boost in performance on the road crack dataset compared to the existing methods, \textit{i.e.,} SEGAN. This improvement can be attributed to the synergistic effect of adversarial learning and semantic segmentation, which leads to a more refined and accurate representation of road structures and conditions. The enhanced model not only contributes to better detection of road cracks but also to a wide range of applications in intelligent transportation, such as traffic sign recognition, vehicle detection, and lane segmentation.

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