論文の概要: Cross-task Attention Mechanism for Dense Multi-task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08927v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 17:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 13:08:26.302129
• Title: Cross-task Attention Mechanism for Dense Multi-task Learning
• Title（参考訳）: 高密度マルチタスク学習のためのクロスタスク注意機構
• Authors: Ivan Lopes, Tuan-Hung Vu, and Raoul de Charette
• Abstract要約: 我々は2次元セマンティックセグメンテーションと2つの幾何学的タスク、すなわち密度深度と表面正規度推定を共同で扱う。 相関誘導型注意と自己注意によってペアワイズなクロスタスク交換を利用する,新しいマルチタスク学習アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.040894192229043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-task learning has recently become a promising solution for a comprehensive understanding of complex scenes. Not only being memory-efficient, multi-task models with an appropriate design can favor exchange of complementary signals across tasks. In this work, we jointly address 2D semantic segmentation, and two geometry-related tasks, namely dense depth, surface normal estimation as well as edge estimation showing their benefit on indoor and outdoor datasets. We propose a novel multi-task learning architecture that exploits pair-wise cross-task exchange through correlation-guided attention and self-attention to enhance the average representation learning for all tasks. We conduct extensive experiments considering three multi-task setups, showing the benefit of our proposal in comparison to competitive baselines in both synthetic and real benchmarks. We also extend our method to the novel multi-task unsupervised domain adaptation setting. Our code is available at https://github.com/cv-rits/DenseMTL.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習は、最近、複雑なシーンを包括的に理解するための有望なソリューションとなっている。 メモリ効率だけでなく、適切な設計のマルチタスクモデルでもタスク間で補完的な信号の交換が可能である。 本研究では,2次元セマンティックセグメンテーションと2つの幾何学的タスク,すなわち深度,表面正規度,およびエッジ推定を共同で扱う。 本稿では,相関誘導注意と自己注意を通じて対方向のクロスタスク交換を活用し,すべてのタスクにおける平均表現学習を向上させる,新しいマルチタスク学習アーキテクチャを提案する。 我々は,3つのマルチタスク構成を考慮に入れた広範囲な実験を行い,提案手法の利点を総合ベンチマークと実ベンチマークで比較した。 また,本手法を新しいマルチタスクアン教師付きドメイン適応設定に拡張する。 私たちのコードはhttps://github.com/cv-rits/DenseMTLで利用可能です。

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