論文の概要: Temporally Distributed Networks for Fast Video Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01800v2
• Date: Tue, 7 Apr 2020 00:44:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 04:30:01.065382
• Title: Temporally Distributed Networks for Fast Video Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 高速ビデオセマンティックセグメンテーションのための時間分散ネットワーク
• Authors: Ping Hu, Fabian Caba Heilbron, Oliver Wang, Zhe Lin, Stan Sclaroff and Federico Perazzi
• Abstract要約: TDNetは、高速かつ正確なビデオセマンティックセグメンテーションのために設計された時間分散ネットワークである。 我々は,深層CNNの特定の高層層から抽出した特徴を,より浅いサブネットワークから抽出した特徴の合成により近似することができることを観察した。 Cityscapes, CamVid, NYUD-v2 の実験により,本手法が高速かつ低レイテンシで最先端の精度を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.5330491940425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present TDNet, a temporally distributed network designed for fast and accurate video semantic segmentation. We observe that features extracted from a certain high-level layer of a deep CNN can be approximated by composing features extracted from several shallower sub-networks. Leveraging the inherent temporal continuity in videos, we distribute these sub-networks over sequential frames. Therefore, at each time step, we only need to perform a lightweight computation to extract a sub-features group from a single sub-network. The full features used for segmentation are then recomposed by application of a novel attention propagation module that compensates for geometry deformation between frames. A grouped knowledge distillation loss is also introduced to further improve the representation power at both full and sub-feature levels. Experiments on Cityscapes, CamVid, and NYUD-v2 demonstrate that our method achieves state-of-the-art accuracy with significantly faster speed and lower latency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高速かつ高精度なビデオセマンティックセグメンテーションのための時間分散ネットワークTDNetを提案する。 我々は,深層CNNの特定の高層層から抽出した特徴を,より浅いサブネットワークから抽出した特徴の合成により近似できることを示した。 ビデオの時間的連続性を活用して、これらのサブネットワークをシーケンシャルなフレーム上に分散する。 したがって、各ステップにおいて、単一のサブネットワークからサブ機能グループを抽出する軽量な計算のみを実行する必要がある。 セグメンテーションに使われる完全な機能は、フレーム間の幾何学的変形を補償する新しい注意伝播モジュールの適用によって再構成される。 グループ化された知識蒸留損失も導入され、フルおよびサブ機能レベルの表現力をさらに向上する。 Cityscapes, CamVid, NYUD-v2 の実験により,本手法が高速かつ低レイテンシで最先端の精度を実現することを示す。

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