Fugu-MT 論文翻訳(概要): Spectral Analysis for Semantic Segmentation with Applications on Feature Truncation and Weak Annotation

論文の概要: Spectral Analysis for Semantic Segmentation with Applications on Feature Truncation and Weak Annotation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14123v5
Date: Thu, 11 May 2023 12:21:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-12 19:37:31.685853
Title: Spectral Analysis for Semantic Segmentation with Applications on Feature Truncation and Weak Annotation
Title（参考訳）: セマンティクスセグメンテーションのスペクトル解析 : 特徴の切り込みと弱いアノテーションへの応用
Authors: Li-Wei Chen, Wei-Chen Chiu, Chin-Tien Wu
Abstract要約: U-NetのようなSSNNの精度とトレーニングコストの顕著なバランスが存在する。本稿では,ダウンサンプルグリッドの分解能,損失関数,SSNNの精度の相関関係をスペクトル解析により解析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.967870811543737
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: It is well known that semantic segmentation neural networks (SSNNs) produce dense segmentation maps to resolve the objects' boundaries while restrict the prediction on down-sampled grids to alleviate the computational cost. A striking balance between the accuracy and the training cost of the SSNNs such as U-Net exists. We propose a spectral analysis to investigate the correlations among the resolution of the down sampled grid, the loss function and the accuracy of the SSNNs. By analyzing the network back-propagation process in frequency domain, we discover that the traditional loss function, cross-entropy, and the key features of CNN are mainly affected by the low-frequency components of segmentation labels. Our discoveries can be applied to SSNNs in several ways including (i) determining an efficient low resolution grid for resolving the segmentation maps (ii) pruning the networks by truncating the high frequency decoder features for saving computation costs, and (iii) using block-wise weak annotation for saving the labeling time. Experimental results shown in this paper agree with our spectral analysis for the networks such as DeepLab V3+ and Deep Aggregation Net (DAN).
Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションニューラルネットワーク(SSNN)は、オブジェクトの境界を解決するために密度の高いセグメンテーションマップを生成し、ダウンサンプルグリッドの予測を制限し、計算コストを軽減することはよく知られている。 U-NetのようなSSNNの精度とトレーニングコストの顕著なバランスが存在する。本研究では,ダウンサンプルグリッドの分解能,損失関数,ssnnの精度の相関性を調べるため,スペクトル解析を行った。周波数領域におけるネットワークバックプロパゲーションプロセスの解析により、従来の損失関数、クロスエントロピー、CNNの鍵となる特徴が、主にセグメンテーションラベルの低周波成分に影響されることが分かる。我々の発見はSSNNにもいくつかの方法で適用できる。 (i)セグメンテーションマップを解決するための効率的な低解像度グリッドの決定 (ii) 計算コストを節約するために高周波デコーダの特徴を切断してネットワークを刈り取ること (iii)ラベル付け時間を節約するためにブロックワイドなアノテーションを使用する。本稿では,DeepLab V3+ や Deep Aggregation Net (DAN) などのネットワークのスペクトル解析結果と一致することを示す。

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