論文の概要: SeMask: Semantically Masked Transformers for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12782v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 18:56:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 14:59:45.098188
• Title: SeMask: Semantically Masked Transformers for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: SeMask: セマンティックセグメンテーションのためのセマンティックマスク変換器
• Authors: Jitesh Jain, Anukriti Singh, Nikita Orlov, Zilong Huang, Jiachen Li, Steven Walton, Humphrey Shi
• Abstract要約: SeMaskは、セマンティックアテンション操作の助けを借りて、セマンティック情報をエンコーダに組み込むフレームワークである。 我々のフレームワークはADE20Kデータセットで58.22% mIoUの新たな最先端を実現し、CityscapesデータセットではmIoUメトリックで3%以上の改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.15763397352378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finetuning a pretrained backbone in the encoder part of an image transformer network has been the traditional approach for the semantic segmentation task. However, such an approach leaves out the semantic context that an image provides during the encoding stage. This paper argues that incorporating semantic information of the image into pretrained hierarchical transformer-based backbones while finetuning improves the performance considerably. To achieve this, we propose SeMask, a simple and effective framework that incorporates semantic information into the encoder with the help of a semantic attention operation. In addition, we use a lightweight semantic decoder during training to provide supervision to the intermediate semantic prior maps at every stage. Our experiments demonstrate that incorporating semantic priors enhances the performance of the established hierarchical encoders with a slight increase in the number of FLOPs. We provide empirical proof by integrating SeMask into each variant of the Swin-Transformer as our encoder paired with different decoders. Our framework achieves a new state-of-the-art of 58.22% mIoU on the ADE20K dataset and improvements of over 3% in the mIoU metric on the Cityscapes dataset. The code and checkpoints are publicly available at https://github.com/Picsart-AI-Research/SeMask-Segmentation .
• Abstract（参考訳）: イメージトランスフォーマネットワークのエンコーダ部分における事前学習されたバックボーンの微調整は、セマンティックセグメンテーションタスクの従来のアプローチである。 しかし、そのようなアプローチは、エンコーディング段階で画像が提供する意味的コンテキストを排除している。 本稿では,事前学習された階層的トランスフォーマーベースバックボーンに画像の意味情報を組み込むことにより,性能が大幅に向上することを示す。 そこで本研究では,セマンティックアテンション操作の助けを借りて,意味情報をエンコーダに組み込む,シンプルで効果的なフレームワークSeMaskを提案する。 さらに、トレーニング中に軽量なセマンティックデコーダを使用して、各ステージにおける中間セマンティック事前マップの監視を行う。 提案実験では,セマンティクス優先化が確立した階層エンコーダの性能を高め,フロップ数をわずかに増加させることを実証する。 我々は、Swin-Transformerの各変種にSeMaskを組み込んで、異なるデコーダと組み合わせたエンコーダとして実証的な証明を行う。 我々のフレームワークはADE20Kデータセットで58.22% mIoUの新たな最先端を実現し、CityscapesデータセットではmIoUメトリックで3%以上の改善を実現している。 コードとチェックポイントはhttps://github.com/Picsart-AI-Research/SeMask-Segmentation で公開されている。

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