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Ristインターン生の山際宏明、Rist社員の神戸宏之、中本陵介が共著者を務めた論文が、WACV 2024のworkshopに採択されました
この度、Ristインターン生の山際と、Rist社員の神戸、中本が共著した論文「Zero-Shot Edge Detection with SCESAME: Spectral Clustering-based Ensemble for Segment Anything Model Estimation」が、IEEE(米国電気電子学会)主催のコンピュータービジョンの国際会議「WACV 2024(Winter Conference on Applications of Computer Vision 2024)」のworkshopに採択されました。WACV 2024は、2024年1月4日〜8日にハワイ州・ワイコロアにて開催が予定されています。
この研究は、Segment Anything Model (SAM) のマスクを用いて zero-shot でエッジ検出を行うと、エッジを過剰に検出するという傾向に着目しました。
下記の提案手法によって、エッジの過剰検出を抑えることに成功しました。
(1) 小さなマスクを取り除く
(2) マスク間の類似度を用いて残ったマスクをクラスタリングする
(3)(2)の後、アーティファクトを取り除く
※Segment Anything Model (SAM):2023年4月にMeta社が発表した、画像セグメンテーション(画像に映っている物体の識別・分類)の基盤モデル。
掲載論文の詳細については、Ristお知らせをご覧ください!