論文の概要: Feature Pyramid Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09451v1
• Date: Sat, 18 Jul 2020 15:16:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 05:53:13.845145
• Title: Feature Pyramid Transformer
• Title（参考訳）: 特徴ピラミッドトランスフォーマ
• Authors: Dong Zhang, Hanwang Zhang, Jinhui Tang, Meng Wang, Xiansheng Hua and Qianru Sun
• Abstract要約: 我々は、FPT(Feature Pyramid Transformer)と呼ばれる、空間とスケールの双方で完全にアクティブな特徴相互作用を提案する。 FPTは任意の特徴ピラミッドを同じ大きさの他の特徴ピラミッドに変換するが、よりリッチなコンテキストを持つ。 我々は、インスタンスレベル(オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーション)とピクセルレベルのセグメンテーションタスクの両方で広範な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 121.50066435635118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature interactions across space and scales underpin modern visual recognition systems because they introduce beneficial visual contexts. Conventionally, spatial contexts are passively hidden in the CNN's increasing receptive fields or actively encoded by non-local convolution. Yet, the non-local spatial interactions are not across scales, and thus they fail to capture the non-local contexts of objects (or parts) residing in different scales. To this end, we propose a fully active feature interaction across both space and scales, called Feature Pyramid Transformer (FPT). It transforms any feature pyramid into another feature pyramid of the same size but with richer contexts, by using three specially designed transformers in self-level, top-down, and bottom-up interaction fashion. FPT serves as a generic visual backbone with fair computational overhead. We conduct extensive experiments in both instance-level (i.e., object detection and instance segmentation) and pixel-level segmentation tasks, using various backbones and head networks, and observe consistent improvement over all the baselines and the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 空間とスケールにまたがる特徴的相互作用は、有益な視覚コンテキストを導入するため、現代の視覚認識システムを支える。 伝統的に、空間コンテキストはCNNの受容領域に受動的に隠されるか、非局所的畳み込みによって積極的に符号化される。 しかし、非局所的な空間相互作用はスケールを越えたものではないため、異なるスケールに存在する物体(または部分)の非局所的なコンテキストを捉えることができない。 そこで本稿では,FPT (Feature Pyramid Transformer) と呼ばれる,空間とスケールをまたいだ完全な機能相互作用を提案する。 任意の特徴ピラミッドを同じ大きさの別の特徴ピラミッドに変換するが、よりリッチなコンテキストで、自己レベル、トップダウン、ボトムアップのインタラクションスタイルで3つの特別に設計されたトランスフォーマーを使用する。 FPTは、計算オーバーヘッドが一定である一般的な視覚バックボーンとして機能する。 我々は,様々なバックボーンとヘッドネットワークを用いて,インスタンスレベル(オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーション)とピクセルレベルのセグメンテーションタスクの両方で広範な実験を行い,すべてのベースラインと最先端の手法に対する一貫した改善を観察する。

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