論文の概要: Panoptic SwiftNet: Pyramidal Fusion for Real-time Panoptic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07908v2
- Date: Tue, 18 Apr 2023 14:46:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 18:58:50.889600
- Title: Panoptic SwiftNet: Pyramidal Fusion for Real-time Panoptic Segmentation
- Title（参考訳）: Panoptic SwiftNet: リアルタイムパノプティックセグメンテーションのためのピラミッドフュージョン
- Authors: Josip \v{S}ari\'c, Marin Or\v{s}i\'c, Sini\v{s}a \v{S}egvi\'c
- Abstract要約: 多くのアプリケーションは、安価なハードウェアや組み込みハードウェアの大規模な入力解像度よりも高速な推論を必要とする。
マルチスケール特徴抽出のためのバックボーン容量をトレードオフすることで,この目標を達成することを提案する。
本稿では,Cityscapes,Vistas,COCO,BSB-Aerialデータセットについてパノラマ実験を行った。
- 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: Dense panoptic prediction is a key ingredient in many existing applications
such as autonomous driving, automated warehouses or remote sensing. Many of
these applications require fast inference over large input resolutions on
affordable or even embedded hardware. We propose to achieve this goal by
trading off backbone capacity for multi-scale feature extraction. In comparison
with contemporaneous approaches to panoptic segmentation, the main novelties of
our method are efficient scale-equivariant feature extraction, cross-scale
upsampling through pyramidal fusion and boundary-aware learning of
pixel-to-instance assignment. The proposed method is very well suited for
remote sensing imagery due to the huge number of pixels in typical city-wide
and region-wide datasets. We present panoptic experiments on Cityscapes,
Vistas, COCO and the BSB-Aerial dataset. Our models outperform the state of the
art on the BSB-Aerial dataset while being able to process more than a hundred
1MPx images per second on a RTX3090 GPU with FP16 precision and TensorRT
optimization.
- Abstract（参考訳）: Dense Panoptic Predictionは、自動運転、自動倉庫、リモートセンシングなど、既存の多くのアプリケーションにおいて重要な要素である。
これらのアプリケーションの多くは、安価なハードウェアや組み込みハードウェア上の大きな入力解像度よりも高速な推論を必要とする。
マルチスケール特徴抽出のためのバックボーン容量をトレードオフすることで,この目標を達成することを提案する。
パンオプティカルセグメンテーションに対する同時期のアプローチと比較して,提案手法の主な特徴は,効率的なスケール同変特徴抽出,ピラミッド融合によるクロススケールアップサンプリング,画素対インテンス割り当てのバウンダリアウェア学習である。
提案手法は,都市全体および地域全体のデータセットの画素数が多いため,リモートセンシングに非常に適している。
我々は,都市景観,vista,coco,bsb-aerialデータセットに関するpanoptic実験を行う。
我々のモデルは、FP16精度とTensorRT最適化を備えたRTX3090 GPU上で、毎秒100万MPx以上の画像を処理しながら、BSB-Aerialデータセット上の技術状況よりも優れています。
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