論文の概要: CSRNet: Cascaded Selective Resolution Network for Real-time Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04400v1
• Date: Tue, 8 Jun 2021 14:22:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 15:52:52.885275
• Title: CSRNet: Cascaded Selective Resolution Network for Real-time Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: CSRNet:リアルタイムセマンティックセグメンテーションのためのカスケード選択分解ネットワーク
• Authors: Jingjing Xiong, Lai-Man Po, Wing-Yin Yu, Chang Zhou, Pengfei Xian and Weifeng Ou
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムセグメンテーションの性能向上を図るために,光カスケード選択分解ネットワーク(CSRNet)を提案する。 提案するネットワークは,低解像度から高解像度までの特徴情報を統合した3段階セグメンテーションシステムを構築している。 2つのよく知られたデータセットの実験により、提案したCSRNetはリアルタイムセグメンテーションの性能を効果的に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.63596070055678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time semantic segmentation has received considerable attention due to growing demands in many practical applications, such as autonomous vehicles, robotics, etc. Existing real-time segmentation approaches often utilize feature fusion to improve segmentation accuracy. However, they fail to fully consider the feature information at different resolutions and the receptive fields of the networks are relatively limited, thereby compromising the performance. To tackle this problem, we propose a light Cascaded Selective Resolution Network (CSRNet) to improve the performance of real-time segmentation through multiple context information embedding and enhanced feature aggregation. The proposed network builds a three-stage segmentation system, which integrates feature information from low resolution to high resolution and achieves feature refinement progressively. CSRNet contains two critical modules: the Shorted Pyramid Fusion Module (SPFM) and the Selective Resolution Module (SRM). The SPFM is a computationally efficient module to incorporate the global context information and significantly enlarge the receptive field at each stage. The SRM is designed to fuse multi-resolution feature maps with various receptive fields, which assigns soft channel attentions across the feature maps and helps to remedy the problem caused by multi-scale objects. Comprehensive experiments on two well-known datasets demonstrate that the proposed CSRNet effectively improves the performance for real-time segmentation.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムセマンティクスセグメンテーションは、自動運転車やロボティクスなど、多くの実用的なアプリケーションで需要が高まっているため、多くの注目を集めている。 既存のリアルタイムセグメンテーションアプローチは、しばしば機能融合を利用してセグメンテーション精度を向上させる。 しかし、異なる解像度で特徴情報を十分に考慮することができず、ネットワークの受容領域は比較的限られており、性能が向上する。 この問題に対処するために,複数のコンテキスト情報埋め込みと機能集約の強化により,リアルタイムセグメンテーションの性能を向上させるための軽量カスケード選択分解ネットワーク(CSRNet)を提案する。 提案するネットワークは,低解像度から高解像度までの特徴情報を統合し,段階的に機能改善を実現する3段階セグメンテーションシステムを構築する。 CSRNetには、SPFM(Shorted Pyramid Fusion Module)とSRM(Selective Resolution Module)の2つの重要なモジュールが含まれている。 SPFMは、グローバルコンテキスト情報を組み込んだ計算効率の良いモジュールであり、各ステージにおける受容場を大幅に拡大する。 srmは、マルチレゾリューション機能マップと様々な受容フィールドを融合して、機能マップにソフトチャネルの注意を割り当て、マルチスケールオブジェクトによって引き起こされる問題を解決するために設計されている。 2つのよく知られたデータセットに関する総合実験により、提案したCSRNetがリアルタイムセグメンテーションの性能を効果的に向上することを示した。

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