本研究では、INSTA-BEERと呼ばれる新しい誤差情報に基づくセグメンテーション洗練手法を提案している。INSTA-BEERは、初期セグメンテーションの誤差を四値メトリックの境界誤差として推定し、その情報を活用してセグメンテーションを洗練する。
具体的には以下の3つの主要コンポーネントから構成される:
この誤差情報に基づく洗練アプローチにより、INSTA-BEERは過剰分割や過小分割の問題を効果的に解決できる。
包括的な評価実験の結果、INSTA-BEERは既存の手法と比べて高精度かつ高速なセグメンテーション性能を示した。さらに、実世界のロボット把握タスクでも性能向上を実証した。
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by Seunghyeok B... kl. arxiv.org 05-01-2024
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