論文の概要: SUNet: Scale-aware Unified Network for Panoptic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02877v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 01:40:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 12:30:55.716829
• Title: SUNet: Scale-aware Unified Network for Panoptic Segmentation
• Title（参考訳）: SUNet: パン光学セグメンテーションのためのスケール対応統一ネットワーク
• Authors: Weihao Yan, Yeqiang Qian, Chunxiang Wang, Ming Yang
• Abstract要約: 様々なスケールのオブジェクト分割の問題を軽減するために,2つの軽量モジュールを提案する。 マルチスケールオブジェクトに適応可能な、エンドツーエンドのスケール対応統一ネットワーク(SUNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.626882426111198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panoptic segmentation combines the advantages of semantic and instance segmentation, which can provide both pixel-level and instance-level environmental perception information for intelligent vehicles. However, it is challenged with segmenting objects of various scales, especially on extremely large and small ones. In this work, we propose two lightweight modules to mitigate this problem. First, Pixel-relation Block is designed to model global context information for large-scale things, which is based on a query-independent formulation and brings small parameter increments. Then, Convectional Network is constructed to collect extra high-resolution information for small-scale stuff, supplying more appropriate semantic features for the downstream segmentation branches. Based on these two modules, we present an end-to-end Scale-aware Unified Network (SUNet), which is more adaptable to multi-scale objects. Extensive experiments on Cityscapes and COCO demonstrate the effectiveness of the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: パノプティカルセグメンテーションは、セマンティクスとインスタンスセグメンテーションの利点を組み合わせて、インテリジェントな車両にピクセルレベルとインスタンスレベルの環境認識情報を提供する。 しかし、特に極端に大きくて小さなものにおいて、様々なスケールのオブジェクトのセグメンテーションに挑戦する。 本研究では,この問題を軽減するための軽量モジュールを2つ提案する。 まず、Pixel-relation Blockは、クエリ非依存の定式化に基づいて、小さなパラメータインクリメントをもたらす大規模物のグローバルコンテキスト情報をモデル化するように設計されている。 次に,Convectional Networkを構築して,小規模物の高解像度情報を収集し,下流セグメンテーションブランチに対してより適切なセグメンテーション機能を提供する。 これら2つのモジュールに基づいて,マルチスケールオブジェクトに適応可能なエンドツーエンドのスケールアウェア統一ネットワーク(sunet)を提案する。 都市景観とCOCOに関する大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。

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