論文の概要: PP-LiteSeg: A Superior Real-Time Semantic Segmentation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02681v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 09:02:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-04-07 13:07:31.062311
• Title: PP-LiteSeg: A Superior Real-Time Semantic Segmentation Model
• Title（参考訳）: PP-LiteSeg: リアルタイムセマンティックセマンティックセグメンテーションモデル
• Abstract要約: PP-LiteSegはリアルタイムセマンティックセグメンテーションタスクのための新しい軽量モデルである。 Cityscapesのテストセットでは、PP-LiteSegはNVIDIA GTX 1080Tiで72.0% mIoU/273.6 FPSと77.5% mIoU/102.6 FPSを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.40626811401541
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world applications have high demands for semantic segmentation methods. Although semantic segmentation has made remarkable leap-forwards with deep learning, the performance of real-time methods is not satisfactory. In this work, we propose PP-LiteSeg, a novel lightweight model for the real-time semantic segmentation task. Specifically, we present a Flexible and Lightweight Decoder (FLD) to reduce computation overhead of previous decoder. To strengthen feature representations, we propose a Unified Attention Fusion Module (UAFM), which takes advantage of spatial and channel attention to produce a weight and then fuses the input features with the weight. Moreover, a Simple Pyramid Pooling Module (SPPM) is proposed to aggregate global context with low computation cost. Extensive evaluations demonstrate that PP-LiteSeg achieves a superior trade-off between accuracy and speed compared to other methods. On the Cityscapes test set, PP-LiteSeg achieves 72.0% mIoU/273.6 FPS and 77.5% mIoU/102.6 FPS on NVIDIA GTX 1080Ti. Source code and models are available at PaddleSeg: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションにはセマンティックセグメンテーション法に対する高い要求がある。 セマンティックセグメンテーションはディープラーニングによって飛躍的な進歩を遂げているが、リアルタイムメソッドのパフォーマンスは満足できない。 本研究では,リアルタイムセマンティックセグメンテーションタスクのための新しい軽量モデルPP-LiteSegを提案する。 具体的には,従来のデコーダの計算オーバーヘッドを低減するために,フレキシブル・軽量デコーダ(FLD)を提案する。 特徴表現を強化するために,空間的およびチャネル的注意を生かして重みを生成し,その重みで入力特徴を融合させる統一注意融合モジュール(UAFM)を提案する。 さらに、計算コストの低いグローバルコンテキストを集約するために、単純なピラミッドプールモジュール(SPPM)を提案する。 PP-LiteSegは,他の手法に比べて精度と速度のトレードオフが優れていることを示す。 Cityscapesのテストセットでは、PP-LiteSegはNVIDIA GTX 1080Tiで72.0% mIoU/273.6 FPSと77.5% mIoU/102.6 FPSを達成した。 ソースコードとモデルはPaddleSegで入手できる。

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