論文の概要: InverseForm: A Loss Function for Structured Boundary-Aware Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02745v2
• Date: Thu, 8 Apr 2021 01:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 11:28:49.498706
• Title: InverseForm: A Loss Function for Structured Boundary-Aware Segmentation
• Title（参考訳）: InverseForm: 構造化境界認識セグメンテーションのためのロス関数
• Authors: Shubhankar Borse, Ying Wang, Yizhe Zhang, Fatih Porikli
• Abstract要約: 逆変換ネットワークを用いたセマンティックセグメンテーションのための新しい境界認識損失項を提案する。 このプラグイン損失項は境界変換の捕捉におけるクロスエントロピー損失を補完する。 室内および屋外のセグメンテーションベンチマークにおける損失関数の定量的および定性的効果を解析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.39674800972182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel boundary-aware loss term for semantic segmentation using an inverse-transformation network, which efficiently learns the degree of parametric transformations between estimated and target boundaries. This plug-in loss term complements the cross-entropy loss in capturing boundary transformations and allows consistent and significant performance improvement on segmentation backbone models without increasing their size and computational complexity. We analyze the quantitative and qualitative effects of our loss function on three indoor and outdoor segmentation benchmarks, including Cityscapes, NYU-Depth-v2, and PASCAL, integrating it into the training phase of several backbone networks in both single-task and multi-task settings. Our extensive experiments show that the proposed method consistently outperforms baselines, and even sets the new state-of-the-art on two datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,推定と対象境界間のパラメトリック変換の程度を効率的に学習する逆変換ネットワークを用いた意味セグメンテーションのための新しい境界認識損失項を提案する。 このプラグイン損失項は境界変換の捕捉におけるクロスエントロピー損失を補完し、そのサイズと計算複雑性を増大させることなくセグメンテーションバックボーンモデルの一貫性と顕著な性能向上を可能にする。 都市景観,NYU-Depth-v2,PASCALを含む3つの屋内および屋外セグメンテーション・ベンチマークにおける損失関数の定量的および定性的効果を解析し,複数のバックボーンネットワークのトレーニングフェーズに統合した。 実験の結果,提案手法はベースラインを一貫して上回り,また2つのデータセットに対して新たな最先端設定を行うことができた。

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