論文の概要: Multi-layer Feature Aggregation for Deep Scene Parsing Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02572v1
• Date: Wed, 4 Nov 2020 23:07:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 22:31:32.801074
• Title: Multi-layer Feature Aggregation for Deep Scene Parsing Models
• Title（参考訳）: ディープシーン解析モデルのための多層特徴集約
• Authors: Litao Yu, Yongsheng Gao, Jun Zhou, Jian Zhang, Qiang Wu
• Abstract要約: 本稿では,深層解析ネットワークにおける多層特徴出力の空間-意味的整合性に対する有効利用について検討する。 提案モジュールは、空間情報と意味情報を相関付けるために、中間視覚特徴を自動選択することができる。 4つの公開シーン解析データセットの実験により、提案した機能集約モジュールを備えたディープパーシングネットワークは、非常に有望な結果が得られることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.198074549944568
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene parsing from images is a fundamental yet challenging problem in visual content understanding. In this dense prediction task, the parsing model assigns every pixel to a categorical label, which requires the contextual information of adjacent image patches. So the challenge for this learning task is to simultaneously describe the geometric and semantic properties of objects or a scene. In this paper, we explore the effective use of multi-layer feature outputs of the deep parsing networks for spatial-semantic consistency by designing a novel feature aggregation module to generate the appropriate global representation prior, to improve the discriminative power of features. The proposed module can auto-select the intermediate visual features to correlate the spatial and semantic information. At the same time, the multiple skip connections form a strong supervision, making the deep parsing network easy to train. Extensive experiments on four public scene parsing datasets prove that the deep parsing network equipped with the proposed feature aggregation module can achieve very promising results.
• Abstract（参考訳）: 画像からのシーン解析は、視覚的コンテンツ理解における根本的な問題である。 この密な予測タスクでは、解析モデルは全てのピクセルをカテゴリラベルに割り当て、隣接する画像パッチのコンテキスト情報を必要とする。 したがって、この学習課題は、オブジェクトやシーンの幾何学的および意味的な特性を同時に記述することである。 本稿では,新しい特徴集約モジュールを設計し,特徴の識別能力を向上させるために,より適切なグローバル表現を生成することにより,深層解析網の多層特徴出力を空間的整合性に効果的に活用することを検討する。 提案モジュールは、空間情報と意味情報を相関付けるために、中間視覚特徴を自動選択することができる。 同時に、多重スキップ接続は強力な監視機構を形成し、深層解析ネットワークを訓練しやすくする。 4つの公開シーン解析データセットに対する大規模な実験により、提案した特徴集約モジュールを備えたディープパーシングネットワークは、非常に有望な結果が得られることを示した。

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