論文の概要: Efficient Video Semantic Segmentation with Labels Propagation and Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.11844v1
• Date: Thu, 26 Dec 2019 11:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-10 08:19:00.626559
• Title: Efficient Video Semantic Segmentation with Labels Propagation and Refinement
• Title（参考訳）: ラベルプロパゲーションとリファインメントを用いた効率的なビデオセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Matthieu Paul, Christoph Mayer, Luc Van Gool, Radu Timofte
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッドGPU/CPUを用いた高精細ビデオのリアルタイムセマンティックセマンティックセマンティック化の問題に取り組む。 i) CPU上では、非常に高速な光フロー法であり、ビデオの時間的側面を利用して、あるフレームから次のフレームへ意味情報を伝達するために使用される。 高解像度フレーム(2048 x 1024)を持つ一般的なCityscapesデータセットでは、単一のGPUとCPU上で80から1000Hzの動作ポイントが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 138.55845680523908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles the problem of real-time semantic segmentation of high definition videos using a hybrid GPU / CPU approach. We propose an Efficient Video Segmentation(EVS) pipeline that combines: (i) On the CPU, a very fast optical flow method, that is used to exploit the temporal aspect of the video and propagate semantic information from one frame to the next. It runs in parallel with the GPU. (ii) On the GPU, two Convolutional Neural Networks: A main segmentation network that is used to predict dense semantic labels from scratch, and a Refiner that is designed to improve predictions from previous frames with the help of a fast Inconsistencies Attention Module (IAM). The latter can identify regions that cannot be propagated accurately. We suggest several operating points depending on the desired frame rate and accuracy. Our pipeline achieves accuracy levels competitive to the existing real-time methods for semantic image segmentation(mIoU above 60%), while achieving much higher frame rates. On the popular Cityscapes dataset with high resolution frames (2048 x 1024), the proposed operating points range from 80 to 1000 Hz on a single GPU and CPU.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイブリッドGPU/CPUを用いた高精細ビデオのリアルタイムセマンティックセマンティックセマンティック化の問題に取り組む。 我々は,効率的なビデオセグメンテーション(evs)パイプラインを提案する。 i)CPU上では,映像の時間的側面を利用して,あるフレームから次のフレームへ意味情報を伝達する,非常に高速な光フロー法が用いられる。 GPUと並行して動作する。 (ii)GPUでは、2つの畳み込みニューラルネットワーク:スクラッチから密接なセマンティックラベルを予測するために使用される主セグメンテーションネットワークと、高速不整合注意モジュール(IAM)の助けを借りて、以前のフレームからの予測を改善するように設計されたRefinerである。 後者は、正確に伝播できない領域を識別することができる。 所望のフレームレートと精度に応じて,いくつかの操作点を提案する。 我々のパイプラインは、既存のリアルタイム画像分割法(mIoU 60%以上)と競合する精度を達成し、フレームレートをはるかに高めている。 高解像度フレーム(2048 x 1024)を持つ一般的なCityscapesデータセットでは、単一のGPUとCPU上で80から1000Hzの動作ポイントが提案されている。

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