論文の概要: Use square root affinity to regress labels in semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04990v1
• Date: Sun, 7 Mar 2021 12:49:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 16:53:20.434830
• Title: Use square root affinity to regress labels in semantic segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおける平方根親和性を用いたラベルの回帰
• Authors: Lumeng Cao, Zhouwang Yang
• Abstract要約: 本稿では,アフィニティ行列とラベルを関連付け,教師付き方法でアフィニティを利用する。 アフィニティ回帰損失(英: affinity regression loss、arlos)は、ペア間の類似性ペナルティを提供する補助的損失である。 我々のモデルは訓練が容易であり、実行時推論なしで計算負荷をほとんど加えない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.544681800932596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation is a basic but non-trivial task in computer vision. Many previous work focus on utilizing affinity patterns to enhance segmentation networks. Most of these studies use the affinity matrix as a kind of feature fusion weights, which is part of modules embedded in the network, such as attention models and non-local models. In this paper, we associate affinity matrix with labels, exploiting the affinity in a supervised way. Specifically, we utilize the label to generate a multi-scale label affinity matrix as a structural supervision, and we use a square root kernel to compute a non-local affinity matrix on output layers. With such two affinities, we define a novel loss called Affinity Regression loss (AR loss), which can be an auxiliary loss providing pair-wise similarity penalty. Our model is easy to train and adds little computational burden without run-time inference. Extensive experiments on NYUv2 dataset and Cityscapes dataset demonstrate that our proposed method is sufficient in promoting semantic segmentation networks.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは、コンピュータビジョンにおける基本的な非自明なタスクです。 多くの以前の研究では、アフィニティパターンを利用してセグメンテーションネットワークを強化することに焦点を当てている。 これらの研究のほとんどは、アフィニティ行列を特徴融合重みの一種として使用しており、これは注意モデルや非局所モデルなどのネットワークに組み込まれたモジュールの一部である。 本稿では,アフィニティ行列とラベルを関連付け,教師付き方法でアフィニティを利用する。 具体的には,このラベルを用いてマルチスケールなラベル親和性行列を構造的監視として生成し,平方根カーネルを用いて出力層上の非局所親和性行列を計算する。 このような2つの親和性により、Affinity Regression loss(AR損失)と呼ばれる新しい損失を定義します。 我々のモデルは訓練が容易であり、実行時推論なしで計算負荷をほとんど加えない。 NYUv2データセットとCityscapesデータセットに関する広範な実験は、提案手法がセマンティックセグメンテーションネットワークを促進するのに十分であることを示す。

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