論文の概要: EfficientSeg: An Efficient Semantic Segmentation Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06469v2
• Date: Fri, 9 Oct 2020 14:36:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 12:34:18.265517
• Title: EfficientSeg: An Efficient Semantic Segmentation Network
• Title（参考訳）: EfficientSeg: 効率的なセマンティックセグメンテーションネットワーク
• Authors: Vahit Bugra Yesilkaynak, Yusuf H. Sahin, Gozde Unal
• Abstract要約: 事前トレーニングされた重みと少ないデータを持たないディープニューラルネットワークトレーニングでは、より多くのトレーニングイテレーションが必要になることが示されている。 我々は、U-Netの修正および拡張性のあるバージョンであるEfficientSegアーキテクチャを導入し、その深さに拘わらず効率的にトレーニングすることができる。 最も成功したモデルは58.1% mIoUスコアを取得し、ECCV 2020 VIPriors Challengeのセマンティックセグメンテーショントラックで4位を獲得した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Deep neural network training without pre-trained weights and few data is shown to need more training iterations. It is also known that, deeper models are more successful than their shallow counterparts for semantic segmentation task. Thus, we introduce EfficientSeg architecture, a modified and scalable version of U-Net, which can be efficiently trained despite its depth. We evaluated EfficientSeg architecture on Minicity dataset and outperformed U-Net baseline score (40% mIoU) using the same parameter count (51.5% mIoU). Our most successful model obtained 58.1% mIoU score and got the fourth place in semantic segmentation track of ECCV 2020 VIPriors challenge.
• Abstract（参考訳）: 事前トレーニングされた重みとデータが少ないディープニューラルネットワークトレーニングは、より多くのトレーニングイテレーションを必要とすることが示されている。 より深いモデルが、セマンティックセグメンテーションタスクの浅いモデルよりも成功していることも知られている。 そこで我々は,U-Netの改良と拡張性を備えたアーキテクチャであるEfficientSegを導入する。 同一パラメータ数 (51.5% mIoU) を用いて, Minicity データセットと U-Net ベースラインスコア (40% mIoU) の効率性を評価した。 最も成功したモデルは58.1% mIoUスコアを取得し、ECCV 2020 VIPriors Challengeのセマンティックセグメンテーショントラックで4位を獲得した。

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