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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08927v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 09:55:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:29:00.758987
• Title: DenseMTL: Cross-task Attention Mechanism for Dense Multi-task Learning
• Title（参考訳）: DenseMTL:Dense Multi-task Learningのためのクロスタスク注意機構
• Authors: Ivan Lopes, Tuan-Hung Vu, Raoul de Charette,
• Abstract要約: 本稿では,相互に相互にタスクを交換する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・セットアップにまたがって広範な実験を行い、合成および実世界のベンチマークにおいて競合するベースラインと比較して、我々のアプローチの利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.745373058797714
• License:
• Abstract: Multi-task learning has recently emerged as a promising solution for a comprehensive understanding of complex scenes. In addition to being memory-efficient, multi-task models, when appropriately designed, can facilitate the exchange of complementary signals across tasks. In this work, we jointly address 2D semantic segmentation and three geometry-related tasks: dense depth estimation, surface normal estimation, and edge estimation, demonstrating their benefits on both indoor and outdoor datasets. We propose a novel multi-task learning architecture that leverages pairwise cross-task exchange through correlation-guided attention and self-attention to enhance the overall representation learning for all tasks. We conduct extensive experiments across three multi-task setups, showing the advantages of our approach compared to competitive baselines in both synthetic and real-world benchmarks. Additionally, we 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、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して最近登場した。 メモリ効率に加えて、マルチタスクモデルも適切に設計すれば、タスク間で補完的な信号の交換を容易にすることができる。 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,深度推定,表面正規推定,エッジ推定という3つの幾何学的タスクを共同で扱う。 本稿では,マルチタスク学習アーキテクチャを提案する。このアーキテクチャは,すべてのタスクの全体的表現学習を強化するために,相関誘導された注意と自己注意を通じて,相互にクロスタスク交換を利用する。 我々は3つのマルチタスク・セットアップにまたがって広範な実験を行い、合成および実世界のベンチマークにおいて競合するベースラインと比較して、我々のアプローチの利点を示している。 さらに,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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