カテゴリの特性情報を用いたセマンティックセグメンテーション法の検討－物体検出·認識情報,および前景·背景情報を用いて

摘要

本研究は画像中に存在する物体カテゴリを画素単位で認識するセマンティックセグメンテーションに関するものである．本手法は大まかに4つの処理から形成され，始めに物体検出により対象カテゴリのモデルを用い，検出領域を抽出する．次に各検出領域に対し，物体認識処理により対象カテゴリが領域中に存在するか否かの再判定を行う．そしてGrabCut，および前景·背景ヒストグラムによる比較を行い，対象物体における詳細な存在領域の抽出処理を行い，最後に結果出力処理を行う．評価実験では，Microsoft Research Cambriedge 21 Dataset（MSRC21）のうちCow，Sheep，bird，dog，Cat，および独自に作成したbackgroundを加えた6カテゴリを対象とした．試行回数3回において，Intersection over Union方式により精度を算出した結果，カテゴリ全体で56.7%となった．