論文の概要: Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13188v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 13:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 17:41:22.116447
• Title: Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: BiSeNetをリアルタイムセマンティックセグメンテーションに再考
• Authors: Mingyuan Fan, Shenqi Lai, Junshi Huang, Xiaoming Wei, Zhenhua Chai, Junfeng Luo, Xiaolin Wei
• Abstract要約: BiSeNetはリアルタイムセグメンテーションのための人気のある2ストリームネットワークであることが証明されている。 本稿では,stdc( short-term dense concatenate network)と呼ばれる新しい構造を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.622485130017622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: BiSeNet has been proved to be a popular two-stream network for real-time segmentation. However, its principle of adding an extra path to encode spatial information is time-consuming, and the backbones borrowed from pretrained tasks, e.g., image classification, may be inefficient for image segmentation due to the deficiency of task-specific design. To handle these problems, we propose a novel and efficient structure named Short-Term Dense Concatenate network (STDC network) by removing structure redundancy. Specifically, we gradually reduce the dimension of feature maps and use the aggregation of them for image representation, which forms the basic module of STDC network. In the decoder, we propose a Detail Aggregation module by integrating the learning of spatial information into low-level layers in single-stream manner. Finally, the low-level features and deep features are fused to predict the final segmentation results. Extensive experiments on Cityscapes and CamVid dataset demonstrate the effectiveness of our method by achieving promising trade-off between segmentation accuracy and inference speed. On Cityscapes, we achieve 71.9% mIoU on the test set with a speed of 250.4 FPS on NVIDIA GTX 1080Ti, which is 45.2% faster than the latest methods, and achieve 76.8% mIoU with 97.0 FPS while inferring on higher resolution images.
• Abstract（参考訳）: BiSeNetはリアルタイムセグメンテーションのための人気のある2ストリームネットワークであることが証明されている。 しかし、空間情報をエンコードするための余分なパスを追加するという原則は時間がかかり、事前訓練されたタスク、例えば画像分類から借用されたバックボーンは、タスク固有の設計の欠如のために画像分割に非効率である可能性がある。 これらの問題に対処するため,構造冗長性を取り除き,短時間Dense Concatenate Network (STDC Network) を新たに提案する。 具体的には,機能マップの次元を徐々に削減し,stdcネットワークの基本モジュールを構成する画像表現にそれらの集合を用いる。 このデコーダでは,空間情報の学習を低レベル層に単一ストリームで統合することで,Detail Aggregationモジュールを提案する。 最後に、最終セグメンテーション結果を予測するために、低レベルの特徴と深い特徴が融合される。 都市景観とcamvidデータセットに関する広範囲な実験により,セグメンテーション精度と推定速度のトレードオフを実現することにより,提案手法の有効性を実証した。 Cityscapesでは、最新の手法よりも45.2%高速なNVIDIA GTX 1080Tiで250.4 FPSの速度でテストセットで71.9% mIoUを獲得し、高解像度画像を推測しながら97.0 FPSで76.8% mIoUを達成した。

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