論文の概要: Dynamic Dual Sampling Module for Fine-Grained Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11657v1
• Date: Tue, 25 May 2021 04:25:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-27 03:25:38.224134
• Title: Dynamic Dual Sampling Module for Fine-Grained Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 微粒化セマンティックセグメンテーションのための動的デュアルサンプリングモジュール
• Authors: Chen Shi, Xiangtai Li, Yanran Wu, Yunhai Tong, Yi Xu
• Abstract要約: 動的親和性モデリングを行い,意味的コンテキストを局所的な詳細に伝達する動的デュアルサンプリングモジュール(DDSM)を提案する。 City と Camvid のデータセットによる実験結果から,提案手法の有効性と有効性について検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.624291416260185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Representation of semantic context and local details is the essential issue for building modern semantic segmentation models. However, the interrelationship between semantic context and local details is not well explored in previous works. In this paper, we propose a Dynamic Dual Sampling Module (DDSM) to conduct dynamic affinity modeling and propagate semantic context to local details, which yields a more discriminative representation. Specifically, a dynamic sampling strategy is used to sparsely sample representative pixels and channels in the higher layer, forming adaptive compact support for each pixel and channel in the lower layer. The sampled features with high semantics are aggregated according to the affinities and then propagated to detailed lower-layer features, leading to a fine-grained segmentation result with well-preserved boundaries. Experiment results on both Cityscapes and Camvid datasets validate the effectiveness and efficiency of the proposed approach. Code and models will be available at \url{x3https://github.com/Fantasticarl/DDSM}.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションモデルを構築する上では、セマンティックコンテキストとローカル詳細の表現が不可欠である。 しかし、意味的文脈と局所的詳細との相互関係は、以前の作品ではよく研究されていない。 本稿では,動的親和性モデリングを行い,意味的コンテキストを局所的な詳細に伝達する動的デュアルサンプリングモジュール(DDSM)を提案する。 具体的には、動的サンプリング戦略を用いて、上位層の代表画素とチャネルを疎にサンプリングし、下位層の各画素とチャネルに対して適応コンパクトな支持を形成する。 高いセマンティクスを持つサンプル特徴は親和性に応じて集約され、その後、詳細な下層特徴に伝播し、保存された境界を持つきめ細かいセグメンテーション結果をもたらす。 CityscapesとCamvidのデータセットによる実験結果は,提案手法の有効性と有効性を検証する。 コードとモデルは \url{x3https://github.com/Fantasticarl/DDSM} で入手できる。

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