論文の概要: Rethink Dilated Convolution for Real-time Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09957v1
• Date: Thu, 18 Nov 2021 22:08:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-22 15:52:52.666084
• Title: Rethink Dilated Convolution for Real-time Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: リアルタイム意味セグメンテーションのための拡張畳み込みの再考
• Authors: Roland Gao
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションの最近の進歩は、一般的にImageNet事前訓練されたバックボーンに特別なコンテキストモジュールを付加して、ビューのフィールドを素早く増やす。 我々はResNeXtにインスパイアされたブロック構造を2つの並列な3x3畳み込み層を用いて設計することで異なるアプローチをとる。 我々のモデルであるRegSegは、リアルタイムCityscapesとCamVidデータセットの最先端結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in semantic segmentation generally adapt an ImageNet pretrained backbone with a special context module after it to quickly increase the field-of-view. Although successful, the backbone, in which most of the computation lies, does not have a large enough field-of-view to make the best decisions. Some recent advances tackle this problem by rapidly downsampling the resolution in the backbone while also having one or more parallel branches with higher resolutions. We take a different approach by designing a ResNeXt inspired block structure that uses two parallel 3x3 convolutional layers with different dilation rates to increase the field-of-view while also preserving the local details. By repeating this block structure in the backbone, we do not need to append any special context module after it. In addition, we propose a lightweight decoder that restores local information better than common alternatives. To demonstrate the effectiveness of our approach, our model RegSeg achieves state-of-the-art results on real-time Cityscapes and CamVid datasets. Using a T4 GPU with mixed precision, RegSeg achieves 78.3 mIOU on Cityscapes test set at 30 FPS, and 80.9 mIOU on CamVid test set at 70 FPS, both without ImageNet pretraining.
• Abstract（参考訳）: セマンティクスセグメンテーションの最近の進歩は、一般的にimagenetプリトレーニングされたバックボーンを特別なコンテキストモジュールに適応させ、視野を素早く拡大する。 成功したが、計算のほとんどが存在しているバックボーンは、最善の決定を下すのに十分な視野を持っていない。 最近の進歩では、バックボーンの解像度を迅速にダウンサンプリングし、さらに1つ以上の並列ブランチを高い解像度で持つことで、この問題に対処している。 異なる拡張率を持つ2つの並列3x3畳み込み層を用いて,局所的な詳細を保ちながら視野を拡大する,再帰的インスパイアされたブロック構造を設計することにより,異なるアプローチをとる。 このブロック構造をバックボーンに繰り返すことで、その後に特別なコンテキストモジュールを追加する必要はない。 さらに、ローカル情報を一般的な代替手段よりもよく復元する軽量デコーダを提案する。 提案手法の有効性を示すため,我々のモデルであるRegSegは,リアルタイムCityscapesとCamVidデータセットの最先端結果を実現する。 混合精度のT4 GPUを用いて、RegSegは30FPSのCityscapesテストセットで78.3mIOU、70FPSのCamVidテストセットで80.9mIOUを達成した。

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