論文の概要: CV 3315 Is All You Need : Semantic Segmentation Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12571v1
• Date: Sat, 25 Jun 2022 06:27:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 15:19:07.622327
• Title: CV 3315 Is All You Need : Semantic Segmentation Competition
• Title（参考訳）: CV 3315:セマンティックセグメンテーションコンペティション
• Authors: Akide Liu, Zihan Wang
• Abstract要約: このコンペティションは、車載カメラのビューに基づいてUrban-Senseに焦点を当てている。 クラスの非バランスなUrban-Senseイメージデータセットは、既存のソリューションに挑戦する。 ディープコンベンショナルニューラルネットワークに基づくセマンティックセグメンテーション手法は、現実のアプリケーションに適用可能な柔軟なソリューションとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.818852884385015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This competition focus on Urban-Sense Segmentation based on the vehicle camera view. Class highly unbalanced Urban-Sense images dataset challenge the existing solutions and further studies. Deep Conventional neural network-based semantic segmentation methods such as encoder-decoder architecture and multi-scale and pyramid-based approaches become flexible solutions applicable to real-world applications. In this competition, we mainly review the literature and conduct experiments on transformer-driven methods especially SegFormer, to achieve an optimal trade-off between performance and efficiency. For example, SegFormer-B0 achieved 74.6% mIoU with the smallest FLOPS, 15.6G, and the largest model, SegFormer- B5 archived 80.2% mIoU. According to multiple factors, including individual case failure analysis, individual class performance, training pressure and efficiency estimation, the final candidate model for the competition is SegFormer- B2 with 50.6 GFLOPS and 78.5% mIoU evaluated on the testing set. Checkout our code implementation at https://vmv.re/cv3315.
• Abstract（参考訳）: このコンペティションは、車両のカメラビューに基づく都市センスセグメンテーションに焦点を当てている。 クラス非バランスのUrban-Senseイメージデータセットは、既存のソリューションとさらなる研究に挑戦する。 エンコーダデコーダアーキテクチャやマルチスケールおよびピラミッドベースのアプローチのような、従来のニューラルネットワークに基づくセマンティックセマンティックセマンティクス手法は、現実のアプリケーションに適用可能な柔軟なソリューションとなる。 本コンペティションでは,主にトランスフォーマー方式,特にsegformerに関する文献をレビューし,性能と効率の最適なトレードオフを実現するための実験を行う。 例えば、SegFormer-B0は最小のFLOPS、15.6Gで74.6% mIoUを達成した。 個別のケース故障分析、個々のクラスパフォーマンス、トレーニング圧力、効率推定を含む複数の要因により、競争の最終候補モデルは50.6 GFLOPSと78.5% mIoUで、SegFormer-B2である。 コード実装はhttps://vmv.re/cv3315。

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