論文の概要: Joint Semantic Segmentation and Boundary Detection using Iterative Pyramid Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07684v1
• Date: Thu, 16 Apr 2020 14:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 21:45:19.260783
• Title: Joint Semantic Segmentation and Boundary Detection using Iterative Pyramid Contexts
• Title（参考訳）: 反復ピラミッドコンテキストを用いた統合意味セグメンテーションと境界検出
• Authors: Mingmin Zhen, Jinglu Wang, Lei Zhou, Shiwei Li, Tianwei Shen, Jiaxiang Shang, Tian Fang, Quan Long
• Abstract要約: 本稿では,セマンティックセグメンテーションと境界検出のためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。 意味境界検出のために,非意味境界の抑制を目的とした空間勾配融合を提案する。 我々の実験は最先端の作業よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.28037460530125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a joint multi-task learning framework for semantic segmentation and boundary detection. The critical component in the framework is the iterative pyramid context module (PCM), which couples two tasks and stores the shared latent semantics to interact between the two tasks. For semantic boundary detection, we propose the novel spatial gradient fusion to suppress nonsemantic edges. As semantic boundary detection is the dual task of semantic segmentation, we introduce a loss function with boundary consistency constraint to improve the boundary pixel accuracy for semantic segmentation. Our extensive experiments demonstrate superior performance over state-of-the-art works, not only in semantic segmentation but also in semantic boundary detection. In particular, a mean IoU score of 81:8% on Cityscapes test set is achieved without using coarse data or any external data for semantic segmentation. For semantic boundary detection, we improve over previous state-of-the-art works by 9.9% in terms of AP and 6:8% in terms of MF(ODS).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,意味セグメンテーションと境界検出のための統合マルチタスク学習フレームワークを提案する。 フレームワークの重要なコンポーネントは反復ピラミッドコンテキストモジュール(PCM)である。これは2つのタスクを結合し、2つのタスク間で相互作用するために共有された潜在意味を格納する。 セマンティクス境界検出のために,非セマンティクスエッジを抑圧する新しい空間勾配融合を提案する。 セマンティクス境界検出はセマンティクスセグメンテーションの2つのタスクであるため、セマンティクスセグメンテーションにおける境界画素精度を向上させるために、境界一貫性制約付き損失関数を導入する。 広範な実験により, 意味セグメンテーションだけでなく, 意味境界検出においても, 最先端の作業よりも優れた性能を示すことができた。 特に、Cityscapesテストセットの平均IoUスコアは81:8%で、粗いデータやセマンティックセグメンテーションのための外部データを使用しない。 セマンティクス境界検出では、前回の最先端作品よりもapで9.9%、mf(ods)で6:8%改善している。

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