論文の概要: Deep Grouping Model for Unified Perceptual Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11647v1
• Date: Wed, 25 Mar 2020 21:16:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 03:43:04.916747
• Title: Deep Grouping Model for Unified Perceptual Parsing
• Title（参考訳）: 統合知覚解析のためのディープグルーピングモデル
• Authors: Zhiheng Li, Wenxuan Bao, Jiayang Zheng, Chenliang Xu
• Abstract要約: 知覚に基づくグループ化プロセスは階層的および構成的イメージ表現を生成する。 本稿では,2種類の表現を密に結合したディープグルーピングモデル(DGM)を提案し,特徴交換のためのボトムアップとトップダウンプロセスを定義する。 このモデルは、他の文脈ベースセグメンテーションモデルと比較して計算オーバーヘッドが小さく、最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.73032339428497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The perceptual-based grouping process produces a hierarchical and compositional image representation that helps both human and machine vision systems recognize heterogeneous visual concepts. Examples can be found in the classical hierarchical superpixel segmentation or image parsing works. However, the grouping process is largely overlooked in modern CNN-based image segmentation networks due to many challenges, including the inherent incompatibility between the grid-shaped CNN feature map and the irregular-shaped perceptual grouping hierarchy. Overcoming these challenges, we propose a deep grouping model (DGM) that tightly marries the two types of representations and defines a bottom-up and a top-down process for feature exchanging. When evaluating the model on the recent Broden+ dataset for the unified perceptual parsing task, it achieves state-of-the-art results while having a small computational overhead compared to other contextual-based segmentation models. Furthermore, the DGM has better interpretability compared with modern CNN methods.
• Abstract（参考訳）: 知覚に基づくグループ化プロセスは、人間と機械の視覚システムが異種視覚概念を認識するのに役立つ階層的および構成的イメージ表現を生成する。 古典的な階層的スーパーピクセルセグメンテーションや画像解析の作業に例がある。 しかし、現代のcnnベースのイメージセグメンテーションネットワークでは、グリッド型cnn特徴マップと不規則型知覚型グループ化階層との固有の非互換性など、多くの課題から、グループ化プロセスは見過ごされている。 これらの課題を克服し、我々は2種類の表現を密に結合し、機能交換のためのボトムアップとトップダウンプロセスを定義するディープグルーピングモデル(DGM)を提案する。 統一知覚解析タスクのための最近のbroden+データセット上でモデルを評価する際、他の文脈に基づくセグメンテーションモデルに比べて計算オーバーヘッドが小さく、最先端の結果が得られる。 さらに、DGMは現代のCNN法よりも解釈性が高い。

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