Fugu-MT 論文翻訳(概要): Technical Report on Subspace Pyramid Fusion Network for Semantic Segmentation

論文の概要: Technical Report on Subspace Pyramid Fusion Network for Semantic Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01278v2
Date: Wed, 6 Dec 2023 09:40:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-07 19:46:38.148329
Title: Technical Report on Subspace Pyramid Fusion Network for Semantic Segmentation
Title（参考訳）: セマンティクスセグメンテーションのためのサブスペースピラミッド融合ネットワークの技術報告
Authors: Mohammed A. M. Elhassan, Chenhui Yang, Chenxi Huang and Tewodros Legesse Munea
Abstract要約: マルチレベルグローバルなコンテキスト特徴を融合させることにより、スキップ接続経路を再構築する効率的なシャッフル注意モジュールを提案する。 CamvidとCityscapesを含む2つのよく知られたセマンティックセマンティックセマンティクスデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.558422698237577
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The following is a technical report to test the validity of the proposed Subspace Pyramid Fusion Module (SPFM) to capture multi-scale feature representations, which is more useful for semantic segmentation. In this investigation, we have proposed the Efficient Shuffle Attention Module(ESAM) to reconstruct the skip-connections paths by fusing multi-level global context features. Experimental results on two well-known semantic segmentation datasets, including Camvid and Cityscapes, show the effectiveness of our proposed method.
Abstract（参考訳）: 以下は,提案するサブスペースピラミッド融合モジュール(spfm)の有効性を検証し,マルチスケール特徴表現をキャプチャする技術報告である。本研究では,マルチレベルグローバルなコンテキスト特徴を融合させてスキップ接続経路を再構築する効率的なシャッフル注意モジュール(ESAM)を提案する。 camvidとcityscapesを含む2つのよく知られたセマンティクスセグメンテーションデータセットの実験結果は,提案手法の有効性を示している。

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