論文の概要: Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05633v1
• Date: Wed, 12 May 2021 13:01:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 19:04:06.526909
• Title: Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: segmenter: 意味セグメンテーションのためのトランスフォーマー
• Authors: Robin Strudel, Ricardo Garcia, Ivan Laptev, Cordelia Schmid
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのためのトランスフォーマーモデルであるSegmenterを紹介します。 最近のViT(Vision Transformer)上に構築し,セマンティックセグメンテーションに拡張する。 これは、挑戦的なADE20Kデータセット上でのアートの状態を上回り、Pascal ContextとCityscapesでオンパーを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.9887988699159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image segmentation is often ambiguous at the level of individual image patches and requires contextual information to reach label consensus. In this paper we introduce Segmenter, a transformer model for semantic segmentation. In contrast to convolution based approaches, our approach allows to model global context already at the first layer and throughout the network. We build on the recent Vision Transformer (ViT) and extend it to semantic segmentation. To do so, we rely on the output embeddings corresponding to image patches and obtain class labels from these embeddings with a point-wise linear decoder or a mask transformer decoder. We leverage models pre-trained for image classification and show that we can fine-tune them on moderate sized datasets available for semantic segmentation. The linear decoder allows to obtain excellent results already, but the performance can be further improved by a mask transformer generating class masks. We conduct an extensive ablation study to show the impact of the different parameters, in particular the performance is better for large models and small patch sizes. Segmenter attains excellent results for semantic segmentation. It outperforms the state of the art on the challenging ADE20K dataset and performs on-par on Pascal Context and Cityscapes.
• Abstract（参考訳）: 画像分割はしばしば個々の画像パッチのレベルで曖昧であり、ラベルのコンセンサスに達するために文脈情報を必要とする。 本稿ではセマンティックセグメンテーションのためのトランスフォーマーモデルであるSegmenterを紹介する。 畳み込みに基づくアプローチとは対照的に,私たちのアプローチでは,第1層とネットワーク全体において,すでにグローバルなコンテキストをモデル化することが可能です。 最近のViT(Vision Transformer)上に構築し,セマンティックセグメンテーションに拡張する。 そのため、画像パッチに対応する出力埋め込みに頼り、これらの埋め込みから、ポイントワイド線形デコーダやマスクトランスフォーマーデコーダを用いたクラスラベルを得る。 画像分類のために事前訓練されたモデルを活用し、セマンティックセグメンテーションのために利用可能な中規模のデータセットでそれらを微調整できることを示す。 線形デコーダは、既に優れた結果が得られるが、クラスマスクを生成するマスクトランスフォーマによってさらに性能が向上する。 異なるパラメータが与える影響,特に大きなモデルや小さなパッチサイズでの性能が向上することを示すため,広範囲なアブレーション研究を行った。 Segmenterはセマンティックセグメンテーションの優れた結果を得る。 これは、挑戦的なADE20Kデータセット上でのアートの状態を上回り、Pascal ContextとCityscapesでオンパーを実行する。

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