論文の概要: Fast and Accurate Scene Parsing via Bi-direction Alignment Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11651v1
• Date: Tue, 25 May 2021 04:04:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-27 03:37:45.905149
• Title: Fast and Accurate Scene Parsing via Bi-direction Alignment Networks
• Title（参考訳）: 双方向アライメントネットワークによる高速かつ正確なシーン解析
• Authors: Yanran Wu, Xiangtai Li, Chen Shi, Yunhai Tong, Yang Hua, Tao Song, Ruhui Ma, Haibing Guan
• Abstract要約: 双方向アライメントネットワーク(BiAlignNet)と呼ばれる,高速かつ高精度なシーン解析手法を提案する。 本手法は,30FPSでフル解像度入力を行い,80.1%,78.5%mIoUの検証およびテストセットを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.428040803320652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose an effective method for fast and accurate scene parsing called Bidirectional Alignment Network (BiAlignNet). Previously, one representative work BiSeNet~\cite{bisenet} uses two different paths (Context Path and Spatial Path) to achieve balanced learning of semantics and details, respectively. However, the relationship between the two paths is not well explored. We argue that both paths can benefit each other in a complementary way. Motivated by this, we propose a novel network by aligning two-path information into each other through a learned flow field. To avoid the noise and semantic gaps, we introduce a Gated Flow Alignment Module to align both features in a bidirectional way. Moreover, to make the Spatial Path learn more detailed information, we present an edge-guided hard pixel mining loss to supervise the aligned learning process. Our method achieves 80.1\% and 78.5\% mIoU in validation and test set of Cityscapes while running at 30 FPS with full resolution inputs. Code and models will be available at \url{https://github.com/jojacola/BiAlignNet}.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,双方向アライメントネットワーク(bialignnet)と呼ばれる,高速かつ高精度なシーン解析手法を提案する。 以前は、bisenet~\cite{bisenet}が2つの異なる経路(コンテキストパスと空間パス)を使用して、それぞれ意味と詳細のバランスのとれた学習を実現していた。 しかし、この2つの経路の関係はよく調べられていない。 両方のパスが相補的な方法で相互に利益をもたらすと我々は主張する。 そこで我々は,学習フロー場を通じて2経路情報を相互にアライメントすることで,新たなネットワークを提案する。 ノイズやセマンティクスのギャップを避けるために,両特徴を双方向にアライメントするゲート型フローアライメントモジュールを導入する。 さらに,空間経路がより詳細な情報を知るために,エッジガイド付きハードピクセルマイニング損失を提示し,アライメント学習プロセスを監督する。 本手法は,30FPSでフル解像度入力を行いながら,都市景観の検証とテストにおいて 80.1\% と 78.5\% mIoU を達成する。 コードとモデルは \url{https://github.com/jojacola/BiAlignNet} で入手できる。

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