論文の概要: Realtime Global Attention Network for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12939v1
• Date: Fri, 24 Dec 2021 04:24:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 16:01:26.147505
• Title: Realtime Global Attention Network for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 意味セグメンテーションのためのリアルタイムグローバルアテンションネットワーク
• Authors: Xi Mo, Xiangyu Chen
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのための統合グローバルアテンションニューラルネットワーク(RGANet)を提案する。 これらのグローバルアテンションモジュールを変換の階層に統合することで、評価指標のパフォーマンスが向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.061739586881057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we proposed an end-to-end realtime global attention neural network (RGANet) for the challenging task of semantic segmentation. Different from the encoding strategy deployed by self-attention paradigms, the proposed global attention module encodes global attention via depth-wise convolution and affine transformations. The integration of these global attention modules into a hierarchy architecture maintains high inferential performance. In addition, an improved evaluation metric, namely MGRID, is proposed to alleviate the negative effect of non-convex, widely scattered ground-truth areas. Results from extensive experiments on state-of-the-art architectures for semantic segmentation manifest the leading performance of proposed approaches for robotic monocular visual perception.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,セマンティックセグメンテーションの課題に対して,エンドツーエンドのグローバルアテンションニューラルネットワーク(RGANet)を提案する。 自己注意パラダイムによって展開される符号化戦略とは違って,提案するグローバルアテンションモジュールは,奥行きの畳み込みやアフィン変換を通じてグローバルアテンションを符号化する。 これらのグローバルアテンションモジュールを階層アーキテクチャに統合することは、高い推論性能を維持する。 さらに,非凸,広く散在する地盤トラス領域の負の効果を軽減するため,改良された評価指標であるMGRIDを提案する。 セマンティックセグメンテーションのための最先端アーキテクチャに関する広範な実験の結果は、ロボット単眼視覚に対する提案手法の先進的な性能を示している。

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