論文の概要: HyperSeg: Patch-wise Hypernetwork for Real-time Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11582v2
• Date: Thu, 8 Apr 2021 10:40:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:29:59.843734
• Title: HyperSeg: Patch-wise Hypernetwork for Real-time Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: HyperSeg: リアルタイムセマンティックセグメンテーションのためのパッチワイドハイパーネットワーク
• Authors: Yuval Nirkin, Lior Wolf, Tal Hassner
• Abstract要約: 本稿では,エンコーダがデコーダのパラメータ(重み)をエンコードして生成する,新しいリアルタイムセマンティックセグメンテーションネットワークを提案する。 我々は、より高レベルなコンテキスト特徴を描画するためのネストされたU-Netからなる新しいタイプのハイパーネットワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.47168925127089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel, real-time, semantic segmentation network in which the encoder both encodes and generates the parameters (weights) of the decoder. Furthermore, to allow maximal adaptivity, the weights at each decoder block vary spatially. For this purpose, we design a new type of hypernetwork, composed of a nested U-Net for drawing higher level context features, a multi-headed weight generating module which generates the weights of each block in the decoder immediately before they are consumed, for efficient memory utilization, and a primary network that is composed of novel dynamic patch-wise convolutions. Despite the usage of less-conventional blocks, our architecture obtains real-time performance. In terms of the runtime vs. accuracy trade-off, we surpass state of the art (SotA) results on popular semantic segmentation benchmarks: PASCAL VOC 2012 (val. set) and real-time semantic segmentation on Cityscapes, and CamVid. The code is available: https://nirkin.com/hyperseg.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、エンコーダがデコーダのパラメータ(重み)をエンコードし生成する、新しいリアルタイム意味セグメンテーションネットワークを提案する。 さらに、最大適応性を実現するために、各デコーダブロックの重みは空間的に異なる。 この目的のために,高レベルなコンテキスト特徴を描画するネスト型u-net,消費直前にデコーダ内の各ブロックの重みを生成するマルチヘッド重み生成モジュール,効率的なメモリ利用,新たな動的パッチワイズ畳み込みからなるプライマリネットワークからなる,新たなタイプのハイパーネットワークを設計した。 従来のブロックが少ないにもかかわらず、我々のアーキテクチャはリアルタイムのパフォーマンスを得る。 ランタイム対精度のトレードオフに関しては、一般的なセマンティックセグメンテーションベンチマークのstate of the art(sota)の結果を上回っています。 CityscapesとCamVidのリアルタイムセマンティックセグメンテーション。 コードはhttps://nirkin.com/hyperseg.com/。

関連論文リスト

• SCASeg: Strip Cross-Attention for Efficient Semantic Segmentation [37.2240333333522]
  Vision Transformer (ViT) はコンピュータビジョンにおいて顕著な成功を収めており、その変種はセマンティックセグメンテーションを含む様々な下流タスクで広く検証されている。 本稿では,意味的セグメンテーションのために設計された革新的なデコーダヘッドであるStrip Cross-Attention (SCASeg)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T03:00:09Z)
• High-Efficiency Neural Video Compression via Hierarchical Predictive Learning [27.41398149573729]
  強化されたDeep Hierarchical Video Compression(DHVC 2.0)は、優れた圧縮性能と目覚ましい複雑さの効率を導入する。 階層的な予測符号化を使用して、各ビデオフレームをマルチスケール表現に変換する。 トランスミッションフレンドリーなプログレッシブデコーディングをサポートしており、パケットロスの存在下では特にネットワーク化されたビデオアプリケーションに有利である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T15:40:58Z)
• MacFormer: Semantic Segmentation with Fine Object Boundaries [38.430631361558426]
  新しいセマンティックセグメンテーションアーキテクチャであるMacFormer'を導入する。 まず、学習可能なエージェントトークンを使用することで、Mutual Agent Cross-Attention(MACA)メカニズムは、エンコーダ層とデコーダ層をまたいだ機能の双方向統合を効果的に実現する。 第二に、デコーダ内の周波数拡張モジュール(FEM)は高周波および低周波成分を活用して周波数領域の特徴を高める。 MacFormerはさまざまなネットワークアーキテクチャと互換性があり、ADE20KベンチマークとCityscapesの精度と効率の両方で既存のメソッドより優れていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T05:36:10Z)
• SegViTv2: Exploring Efficient and Continual Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers [76.13755422671822]
  本稿では,エンコーダ・デコーダ・フレームワークを用いた意味的セグメンテーションのためのプレーンビジョン変換器(ViT)の能力について検討する。 Intention-to-Mask(atm)モジュールを導入し、平易なViTに有効な軽量デコーダを設計する。 我々のデコーダは、様々なViTバックボーンを使用して人気のあるデコーダUPerNetより優れ、計算コストの5%程度しか消費しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T22:29:56Z)
• Distortion-Aware Network Pruning and Feature Reuse for Real-time Video Segmentation [49.17930380106643]
  本稿では,リアルタイム視覚タスクのスキップ接続によるアーキテクチャの高速化を目的とした新しいフレームワークを提案する。 具体的には、各フレームの到着時に、前のフレームから特徴を変換し、特定の空間的ビンで再利用する。 次に、現在のフレームの領域におけるバックボーンネットワークの部分計算を行い、現在のフレームと前のフレームの時間差をキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T07:20:02Z)
• Deep Multi-Branch Aggregation Network for Real-Time Semantic Segmentation in Street Scenes [32.54045305607654]
  多くの最先端のリアルタイムセマンティックセグメンテーション手法は、空間的詳細や文脈情報を犠牲にして高速な推論を行う傾向にある。 街路シーンにおけるリアルタイムセマンティックセグメンテーションを実現するために,エンコーダ・デコーダ構造に基づく新しいディープ・マルチブランチ・アグリゲーション・ネットワーク(DMA-Net)を提案する。 提案したDMA-Netは,1個のNVIDIA GTX 1080Ti GPUのみを用いて,それぞれ46.7 FPSと119.8 FPSの予測速度で,平均77.0%,平均73.6%のUnion(mIoU)が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T12:07:32Z)
• Stage-Aware Feature Alignment Network for Real-Time Semantic Segmentation of Street Scenes [59.81228011432776]
  街路シーンのリアルタイムなセマンティックセグメンテーションのためのSFANet(Stage-Aware Feature Alignment Network)を提案する。 デコーダにおける各ステージのユニークな役割を考慮に入れ、新しいステージ認識機能拡張ブロック(FEB)は、エンコーダからの特徴マップの空間的詳細と文脈的情報を強化するように設計されている。 実験の結果,提案したSFANetは,ストリートシーンのリアルタイムセマンティックセグメンテーションにおける精度と速度のバランスが良好であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T11:46:41Z)
• Dynamic Neural Representational Decoders for High-Resolution Semantic Segmentation [98.05643473345474]
  動的ニューラル表現デコーダ(NRD)と呼ばれる新しいデコーダを提案する。 エンコーダの出力上の各位置がセマンティックラベルの局所的なパッチに対応するので、この研究では、これらの局所的なパッチをコンパクトなニューラルネットワークで表現する。 このニューラル表現により、意味ラベル空間に先行する滑らかさを活用することができ、デコーダをより効率的にすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-30T04:50:56Z)
• Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers [149.78470371525754]
  セマンティックセグメンテーションをシーケンスからシーケンスへの予測タスクとして扱う。 具体的には、イメージをパッチのシーケンスとしてエンコードするために純粋なトランスをデプロイします。 トランスのすべての層でモデル化されたグローバルコンテキストにより、このエンコーダは、SETR(SEgmentation TRansformer)と呼ばれる強力なセグメンテーションモデルを提供するための単純なデコーダと組み合わせることができる。 SETRはADE20K(50.28% mIoU)、Pascal Context(55.83% mIoU)、およびCityscapesの競争力のある結果に関する最新技術を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T18:55:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。