論文の概要: DWRSeg: Dilation-wise Residual Network for Real-time Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01173v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 13:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 15:54:15.303725
• Title: DWRSeg: Dilation-wise Residual Network for Real-time Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: DWRSeg:リアルタイムセマンティックセグメンテーションのための拡張ワイド残差ネットワーク
• Authors: Haoran Wei, Xu Liu, Shouchun Xu, Zhongjian Dai, Yaping Dai, Xiangyang Xu
• Abstract要約: 本稿では,異なる段階における受容場の大きさの異なるDWRSeg(Dilation-wise Residual segmentation)を提案する。 我々はCityscapesテストセットの72.7% mIoUをNVIDIA GeForce GTX 1080 Tiカードで319.5 FPSで達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.46580689895002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time semantic segmentation has played an important role in intelligent vehicle scenarios. Recently, numerous networks have incorporated information from multi-size receptive fields to facilitate feature extraction in real-time semantic segmentation tasks. However, these methods preferentially adopt massive receptive fields to elicit more contextual information, which may result in inefficient feature extraction. We believe that the elaborated receptive fields are crucial, considering the demand for efficient feature extraction in real-time tasks. Therefore, we propose an effective and efficient architecture termed Dilation-wise Residual segmentation (DWRSeg), which possesses different sets of receptive field sizes within different stages. The architecture involves (i) a Dilation-wise Residual (DWR) module for extracting features based on different scales of receptive fields in the high level of the network; (ii) a Simple Inverted Residual (SIR) module that uses an inverted bottleneck structure to extract features from the low stage; and (iii) a simple fully convolutional network (FCN)-like decoder for aggregating multiscale feature maps to generate the prediction. Extensive experiments on the Cityscapes and CamVid datasets demonstrate the effectiveness of our method by achieving a state-of-the-art trade-off between accuracy and inference speed, in addition to being lighter weight. Without using pretraining or resorting to any training trick, we achieve 72.7% mIoU on the Cityscapes test set at a speed of 319.5 FPS on one NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti card, which is significantly faster than existing methods. The code and trained models are publicly available.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムセマンティクスセグメンテーションは、インテリジェントな自動車シナリオにおいて重要な役割を果たす。 近年,リアルタイムセマンティックセグメンテーションタスクにおける特徴抽出を容易にするために,多次元受容場からの情報を組み込んだネットワークが多数存在する。 しかし、これらの手法はより文脈情報を引き出すために大量の受容フィールドを優先的に採用し、結果として非効率な特徴抽出に繋がる可能性がある。 我々は,リアルタイムタスクにおける効率的な特徴抽出の要求を考える上で,精巧な受容野が重要であると信じている。 そこで我々はDWRSeg(Dilation-wise Residual segmentation, DWRSeg)と呼ばれる,異なる段階の受容場サイズを持つ効率的かつ効率的なアーキテクチャを提案する。 建築には (i)ネットワークの高レベルにおける受容野の異なるスケールに基づいて特徴を抽出するための拡張的残差(dwr)モジュール (ii)低段から特徴を抽出するために逆ボトルネック構造を用いる簡易な逆残差(sir)モジュール 3) 簡易な完全畳み込みネットワーク(FCN)型デコーダを用いて, マルチスケール特徴写像を集約し, 予測を生成する。 CityscapesとCamVidデータセットの大規模な実験は、より軽量なだけでなく、精度と推論速度の間の最先端のトレードオフを達成して、我々の手法の有効性を実証している。 事前トレーニングやトレーニングのトリックを使わずに、nvidia geforce gtx 1080 tiカードで319.5 fpsの速度でcityscapesテストセットで72.7%miouを達成しました。 コードとトレーニングされたモデルは公開されている。

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