論文の概要: Multi-view Self-Constructing Graph Convolutional Networks with Adaptive Class Weighting Loss for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10327v1
• Date: Tue, 21 Apr 2020 22:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 07:14:19.978399
• Title: Multi-view Self-Constructing Graph Convolutional Networks with Adaptive Class Weighting Loss for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための適応型クラス重み付き多視点自己構築グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Qinghui Liu, Michael Kampffmeyer, Robert Jenssen, Arnt-B{\o}rre Salberg
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのためのMulti-view Self-Constructing Graph Convolutional Networks (MSCG-Net) と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。 航空機画像の回転不変性を明確に活用するために,複数のビューを利用する。 提案手法の有効性と柔軟性を農業ビジョン課題に適用し,競争力のある結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.623276007011373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel architecture called the Multi-view Self-Constructing Graph Convolutional Networks (MSCG-Net) for semantic segmentation. Building on the recently proposed Self-Constructing Graph (SCG) module, which makes use of learnable latent variables to self-construct the underlying graphs directly from the input features without relying on manually built prior knowledge graphs, we leverage multiple views in order to explicitly exploit the rotational invariance in airborne images. We further develop an adaptive class weighting loss to address the class imbalance. We demonstrate the effectiveness and flexibility of the proposed method on the Agriculture-Vision challenge dataset and our model achieves very competitive results (0.547 mIoU) with much fewer parameters and at a lower computational cost compared to related pure-CNN based work. Code will be available at: github.com/samleoqh/MSCG-Net
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのためのMulti-view Self-Constructing Graph Convolutional Networks (MSCG-Net) と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。 最近提案された自己構築グラフ(SCG)モジュールをベースとして,学習可能な潜伏変数を用いて,手動で構築した事前知識グラフに頼ることなく,入力機能から直接グラフを自己構築する。 さらに,クラス不均衡に対処するための適応型クラス重み付け損失も開発する。 提案手法の有効性と柔軟性を農耕・農耕課題データセットに示すとともに,本モデルでは,パラメータの少ない競争結果(0.547 mIoU)を,関連する純CNNベースの作業と比較して計算コストの低い方法で達成する。 コードはgithub.com/samleoqh/mscg-netで入手できる。

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