論文の概要: DynaMask: Dynamic Mask Selection for Instance Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07868v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 13:01:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-15 15:02:35.081355
- Title: DynaMask: Dynamic Mask Selection for Instance Segmentation
- Title（参考訳）: DynaMask: インスタンスセグメンテーションのための動的マスク選択
- Authors: Ruihuang Li, Chenhang He, Shuai Li, Yabin Zhang, Lei Zhang
- Abstract要約: 我々は,各インスタンスに最適なマスク解像度を選択するために,計算コストを無視できるマスクスイッチモジュール(MSM)を開発した。
提案手法,すなわちDynaMaskは,高い計算オーバーヘッドで,他の最先端技術よりも一貫した,顕著なパフォーマンス向上を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.50329070835023
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The representative instance segmentation methods mostly segment different
object instances with a mask of the fixed resolution, e.g., 28*28 grid.
However, a low-resolution mask loses rich details, while a high-resolution mask
incurs quadratic computation overhead. It is a challenging task to predict the
optimal binary mask for each instance. In this paper, we propose to dynamically
select suitable masks for different object proposals. First, a dual-level
Feature Pyramid Network (FPN) with adaptive feature aggregation is developed to
gradually increase the mask grid resolution, ensuring high-quality segmentation
of objects. Specifically, an efficient region-level top-down path (r-FPN) is
introduced to incorporate complementary contextual and detailed information
from different stages of image-level FPN (i-FPN). Then, to alleviate the
increase of computation and memory costs caused by using large masks, we
develop a Mask Switch Module (MSM) with negligible computational cost to select
the most suitable mask resolution for each instance, achieving high efficiency
while maintaining high segmentation accuracy. Without bells and whistles, the
proposed method, namely DynaMask, brings consistent and noticeable performance
improvements over other state-of-the-arts at a moderate computation overhead.
The source code: https://github.com/lslrh/DynaMask.
- Abstract（参考訳）: 代表的なインスタンスセグメンテーションメソッドは、主に28*28グリッドのような固定解像度のマスクで異なるオブジェクトインスタンスを分割する。
しかし、低解像度のマスクは詳細な情報を失う一方、高解像度のマスクは二次計算のオーバーヘッドを負う。
各インスタンスに対して最適なバイナリマスクを予測するのは難しい作業です。
本稿では,異なるオブジェクトの提案に対して適切なマスクを動的に選択することを提案する。
まず、適応的な特徴集約を備えたデュアルレベル特徴ピラミッドネットワーク(FPN)を開発し、マスクグリッドの解像度を徐々に向上させ、オブジェクトの高品質なセグメンテーションを保証する。
具体的には、画像レベルのFPN(i-FPN)の異なる段階からの相補的コンテキストおよび詳細情報を組み込むために、効率的な領域レベルのトップダウンパス(r-FPN)を導入する。
そこで,大規模なマスクによる計算とメモリコストの増大を軽減するため,各インスタンスに最適なマスク解像度を選択するためのマスクスイッチモジュール(MSM)を開発し,高いセグメンテーション精度を維持しつつ高い効率を実現する。
ベルとホイッスルがなければ、提案手法、すなわちDynaMaskは、適度な計算オーバーヘッドで、他の最先端技術よりも一貫した、顕著なパフォーマンス改善をもたらす。
ソースコードはhttps://github.com/lslrh/dynamask。
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