シーン中の位置と共起を考慮した Semantic Segmentation に関する研究

抄録

本論文では，画像内のシーンにおける物体の位置や共起関係を考慮したSemantic Segmentation手法を提案する．はじめに，Support Vector Machine (SVM)を用いて画像をシーンという単位で分類を行う．そして，Semantic Texton Forests を用いて画像内の物体の認識を行う．その際，シーン中における物体の出現位置や共起関係を考慮することで認識精度の向上を図る．実験結果から，提案手法を用いることで複数のカテゴリの認識精度が向上した．