論文の概要: Transformer Scale Gate for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07056v1
• Date: Sat, 14 May 2022 13:11:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-17 15:41:42.961557
• Title: Transformer Scale Gate 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変圧器スケールゲート
• Authors: Hengcan Shi, Munawar Hayat, Jianfei Cai
• Abstract要約: Transformer Scale Gate (TSG) は、視覚変換器の自己および横断的な注意をスケール選択に活用する。 Pascal ContextとADE20Kデータセットに関する我々の実験は、我々の特徴選択戦略が一貫した利益を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.27673119360868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Effectively encoding multi-scale contextual information is crucial for accurate semantic segmentation. Existing transformer-based segmentation models combine features across scales without any selection, where features on sub-optimal scales may degrade segmentation outcomes. Leveraging from the inherent properties of Vision Transformers, we propose a simple yet effective module, Transformer Scale Gate (TSG), to optimally combine multi-scale features.TSG exploits cues in self and cross attentions in Vision Transformers for the scale selection. TSG is a highly flexible plug-and-play module, and can easily be incorporated with any encoder-decoder-based hierarchical vision Transformer architecture. Extensive experiments on the Pascal Context and ADE20K datasets demonstrate that our feature selection strategy achieves consistent gains.
• Abstract（参考訳）: マルチスケールコンテキスト情報を効果的に符号化することは、正確なセマンティックセグメンテーションに不可欠である。 既存のトランスフォーマーベースのセグメンテーションモデルでは、選択せずにスケールにまたがる機能を組み合わせることで、サブ最適スケールの機能はセグメンテーションの結果を劣化させる可能性がある。 視覚変換器の特性を生かして,マルチスケール特徴を最適に組み合わせた簡易かつ効果的なモジュールTransformer Scale Gate (TSG)を提案する。 tsgは高度に柔軟なプラグ・アンド・プレイモジュールであり、エンコーダ・デコーダベースの階層型視覚トランスフォーマーアーキテクチャを容易に組み込むことができる。 Pascal ContextとADE20Kデータセットに関する大規模な実験は、我々の特徴選択戦略が一貫した利益を達成することを示す。

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