論文の概要: Distilling Inter-Class Distance for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03650v1
• Date: Sat, 7 May 2022 13:13:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 15:53:57.327877
• Title: Distilling Inter-Class Distance for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのためのクラス間距離の蒸留
• Authors: Zhengbo Zhang, Chunluan Zhou, Zhigang Tu
• Abstract要約: 本稿では,教師ネットワークから学生ネットワークへ特徴空間内のクラス間距離を伝達するための,クラス間距離蒸留(IDD)手法を提案する。 本手法はセマンティックセグメンテーションモデルの精度の向上と最先端の性能向上に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.76592932725305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation is widely adopted in semantic segmentation to reduce the computation cost.The previous knowledge distillation methods for semantic segmentation focus on pixel-wise feature alignment and intra-class feature variation distillation, neglecting to transfer the knowledge of the inter-class distance in the feature space, which is important for semantic segmentation. To address this issue, we propose an Inter-class Distance Distillation (IDD) method to transfer the inter-class distance in the feature space from the teacher network to the student network. Furthermore, semantic segmentation is a position-dependent task,thus we exploit a position information distillation module to help the student network encode more position information. Extensive experiments on three popular datasets: Cityscapes, Pascal VOC and ADE20K show that our method is helpful to improve the accuracy of semantic segmentation models and achieves the state-of-the-art performance. E.g. it boosts the benchmark model("PSPNet+ResNet18") by 7.50% in accuracy on the Cityscapes dataset.
• Abstract（参考訳）: セマンティクスセグメンテーションでは,従来のセマンティクスセグメンテーションにおけるナレッジ蒸留法が広く採用されており,セマンティクスセグメンテーションにおいて重要なクラス間距離の知識の伝達を怠りながら,画素単位の特徴アライメントとクラス内特徴変動蒸留に焦点をあてている。 そこで本研究では,教師ネットワークから学生ネットワークへ,特徴空間内のクラス間距離を転送するクラス間距離蒸留法を提案する。 さらに, 意味セグメンテーションは位置依存課題であり, 学生ネットワークがより多くの位置情報をエンコードするのを助けるために, 位置情報蒸留モジュールを利用する。 Cityscapes, Pascal VOC, ADE20Kの3つの一般的なデータセットに対する大規模な実験により, 本手法はセマンティックセグメンテーションモデルの精度の向上に有効であり, 最先端の性能を実現する。 例えば、Cityscapesデータセット上でベンチマークモデル("PSPNet+ResNet18")の精度を7.50%向上させる。

関連論文リスト

• Frequency-based Matcher for Long-tailed Semantic Segmentation [22.199174076366003]
  我々は、比較的未探索なタスク設定、長い尾のセマンティックセマンティックセグメンテーション(LTSS)に焦点を当てる。 本稿では,セマンティックセグメンテーション手法と長鎖解の性能を示すために,二値評価システムを提案し,LTSSベンチマークを構築した。 また,1対1のマッチングによって過剰な圧縮問題を解決する周波数ベースのマーカであるLTSSを改善するトランスフォーマーベースのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T09:57:56Z)
• Exploiting Object-based and Segmentation-based Semantic Features for Deep Learning-based Indoor Scene Classification [0.5572976467442564]
  本稿では,オブジェクト検出から得られたセマンティック情報とセマンティックセグメンテーション技術の両方を用いる。 セグメンテーションマスクを用いて,Hu-Moments Features (SHMFs)によって指定されたHu-Momentsベースのセグメンテーションカテゴリの形状特徴を提供する手法を提案する。 GOS$2$F$2$Appによって指定された3つのメインブランチネットワークも提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:37:51Z)
• I2CKD : Intra- and Inter-Class Knowledge Distillation for Semantic Segmentation [1.433758865948252]
  本稿では,イメージセマンティックセグメンテーションに適した新しい知識蒸留法を提案する。 本手法の焦点は,教師(面倒なモデル)と生徒(コンパクトモデル)の中間層間の知識の獲得と伝達である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T12:05:22Z)
• Attention-guided Feature Distillation for Semantic Segmentation [8.344263189293578]
  本稿では,改良された特徴写像を用いて注目を伝達するための簡易かつ強力な手法の有効性を示す。 提案手法は, セマンティックセグメンテーションにおける既存手法を高密度な予測課題として優れ, リッチな情報の蒸留に有効であることが証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T16:57:47Z)
• Auxiliary Tasks Enhanced Dual-affinity Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation [79.05949524349005]
  AuxSegNet+は、サリエンシマップから豊富な情報を探索する弱教師付き補助学習フレームワークである。 また,サリエンシとセグメンテーションの特徴マップから画素レベルの親和性を学習するためのクロスタスク親和性学習機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T10:03:21Z)
• EAA-Net: Rethinking the Autoencoder Architecture with Intra-class Features for Medical Image Segmentation [4.777011444412729]
  We propose a light-weight end-to-end segmentation framework based on multi-task learning, called Edge Attention autoencoder Network (EAA-Net)。 提案手法は,クラス間特徴の抽出にセグメンテーションネットワークを利用するだけでなく,フォアグラウンド内でのクラス内特徴の抽出にも再構成ネットワークを適用する。 実験結果から,医用画像分割作業において,本手法が良好に機能することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T07:42:55Z)
• SemAffiNet: Semantic-Affine Transformation for Point Cloud Segmentation [94.11915008006483]
  ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのためのSemAffiNetを提案する。 我々はScanNetV2とNYUv2データセットについて広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T17:00:23Z)
• X-Distill: Improving Self-Supervised Monocular Depth via Cross-Task Distillation [69.9604394044652]
  そこで本研究では,クロスタスク知識蒸留による単眼深度の自己指導的訓練を改善する手法を提案する。 トレーニングでは,事前訓練されたセマンティックセグメンテーション教師ネットワークを使用し,そのセマンティック知識を深度ネットワークに転送する。 提案手法の有効性をKITTIベンチマークで評価し,最新技術と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T19:47:14Z)
• Improving Semi-Supervised and Domain-Adaptive Semantic Segmentation with Self-Supervised Depth Estimation [94.16816278191477]
  本稿では,セミアダプティブなセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークを提案する。 ラベルのない画像シーケンスでのみ訓練された自己教師付き単眼深度推定によって強化される。 提案したモデルをCityscapesデータセット上で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-28T01:33:38Z)
• CTNet: Context-based Tandem Network for Semantic Segmentation [77.4337867789772]
  本研究では,空間コンテキスト情報とチャネルコンテキスト情報とを対話的に探索し,新しいコンテキストベースタンデムネットワーク(CTNet)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学習表現の性能をさらに向上するため、2つのコンテキストモジュールの結果を適応的に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T07:33:11Z)
• Three Ways to Improve Semantic Segmentation with Self-Supervised Depth Estimation [90.87105131054419]
  ラベルなし画像列からの自己教師付き単眼深度推定により強化された半教師付きセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスのフレームワークを提案する。 提案されたモデルをCityscapesデータセット上で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-19T21:18:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。