論文の概要: FsaNet: Frequency Self-attention for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15595v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 17:49:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 15:39:33.994134
• Title: FsaNet: Frequency Self-attention for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: FsaNet: セマンティックセグメンテーションのための周波数自己注意
• Authors: Fengyu Zhang, Ashkan Panahi, Guangjun Gao
• Abstract要約: 低周波自己注意は全周波と比較して非常に近いあるいは良い性能が得られることを示す。 他のResNet101ベースの自己アテンションネットワークと比較して、FsaNetは新たな最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.495952636982018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Considering the spectral properties of images, we propose a new self-attention mechanism with highly reduced computational complexity, up to a linear rate. To better preserve edges while promoting similarity within objects, we propose individualized processes over different frequency bands. In particular, we study a case where the process is merely over low-frequency components. By ablation study, we show that low frequency self-attention can achieve very close or better performance relative to full frequency even without retraining the network. Accordingly, we design and embed novel plug-and-play modules to the head of a CNN network that we refer to as FsaNet. The frequency self-attention 1) takes low frequency coefficients as input, 2) can be mathematically equivalent to spatial domain self-attention with linear structures, 3) simplifies token mapping ($1\times1$ convolution) stage and token mixing stage simultaneously. We show that the frequency self-attention requires $87.29\% \sim 90.04\%$ less memory, $96.13\% \sim 98.07\%$ less FLOPs, and $97.56\% \sim 98.18\%$ in run time than the regular self-attention. Compared to other ResNet101-based self-attention networks, FsaNet achieves a new state-of-the-art result ($83.0\%$ mIoU) on Cityscape test dataset and competitive results on ADE20k and VOCaug.
• Abstract（参考訳）: 画像のスペクトル特性を考慮し,線形速度まで計算複雑性を低減した新しい自己追尾機構を提案する。 オブジェクト内の類似性を促進しつつエッジの保存性を向上させるため,周波数帯域の異なる個別化プロセスを提案する。 特に, プロセスが低周波成分上のみである場合について検討する。 アブレーション研究により,低周波自己注意は,ネットワークを再トレーニングすることなく,全周波に対して非常に近い,あるいは良好な性能が得られることを示した。 そこで我々は,FsaNetと呼ぶCNNネットワークの先頭に,新しいプラグアンドプレイモジュールを設計し,組み込む。 周波数自己注意 1)低周波係数を入力とする。 2) 線形構造を持つ空間領域自己完結と数学的に等価である。 3) トークンマッピング(1\times1$畳み込み)ステージとトークンの混合ステージを同時に単純化する。 周波数自己アテンションに要するメモリは 87.29 % \sim 90.04 %$ メモリは 96.13 % \sim 98.07 % $ FLOPs と 97.56 % \sim 98.18 %$ である。 他のResNet101ベースのセルフアテンションネットワークと比較して、FsaNetはCityscapeのテストデータセットとADE20kとVOCaugの競合する結果に対して、最先端の新たな結果(83.0\%$ mIoU)を達成した。

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