論文の概要: HFGD: High-level Feature Guided Decoder for Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08646v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 14:23:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-16 13:32:29.278983
- Title: HFGD: High-level Feature Guided Decoder for Semantic Segmentation
- Title（参考訳）: HFGD: セマンティックセグメンテーションのための高レベル特徴ガイドデコーダ
- Authors: Ye Huang, Di Kang, Shenghua Gao, Wen Li, Lixin Duan
- Abstract要約: 分離された高レベル特徴を用いて低レベル特徴とアップサンプリングプロセスをガイドする高レベル特徴ガイドデコーダ(HFGD)を提案する。
HFGDは非常に効率的で効果的であり、機能マップを2の未確認出力ストライド(OS)にアップサンプリングし、精度を向上することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.063544728043304
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Commonly used backbones for semantic segmentation, such as ResNet and
Swin-Transformer, have multiple stages for feature encoding. Simply using
high-resolution low-level feature maps from the early stages of the backbone to
directly refine the low-resolution high-level feature map is a common practice
of low-resolution feature map upsampling. However, the representation power of
the low-level features is generally worse than high-level features, thus
introducing ``noise" to the upsampling refinement. To address this issue, we
proposed High-level Feature Guided Decoder (HFGD), which uses isolated
high-level features to guide low-level features and upsampling process.
Specifically, the guidance is realized through carefully designed stop gradient
operations and class kernels. Now the class kernels co-evolve only with the
high-level features and are reused in the upsampling head to guide the training
process of the upsampling head. HFGD is very efficient and effective that can
also upsample the feature maps to a previously unseen output stride (OS) of 2
and still obtain accuracy gain. HFGD demonstrates state-of-the-art performance
on several benchmark datasets (e.g. Pascal Context, COCOStuff164k and
Cityscapes) with small FLOPs. The full code will be available at
https://github.com/edwardyehuang/HFGD.git.
- Abstract（参考訳）: resnetやswin-transformerといったセマンティックセグメンテーションのバックボーンは、機能エンコーディングのために複数のステージを持つ。
単にバックボーンの初期から高分解能の低レベルフィーチャーマップを使用して低解像度の高レベルフィーチャーマップを直接洗練することは、低解像度のフィーチャーマップアップサンプリングの一般的なプラクティスである。
しかし、低レベルの特徴の表現力は一般的に高レベルな特徴よりも悪く、その結果「ノイズ」を導入する。
この問題に対処するために,分離された高レベル機能を用いて低レベル機能とアップサンプリングプロセスをガイドする高レベル特徴ガイドデコーダ(HFGD)を提案する。
具体的には、注意深く設計された停止勾配演算とクラスカーネルによってガイダンスが実現される。
現在、クラスカーネルはハイレベルな機能のみに対応し、アップサンプリングヘッドで再利用され、アップサンプリングヘッドのトレーニングプロセスがガイドされる。
HFGDは非常に効率的で効果的であり、機能マップを2の未確認出力ストライド(OS)にアップサンプリングし、精度を向上することができる。
HFGDは、小さなFLOPを持ついくつかのベンチマークデータセット(Pascal Context、COCOStuff164k、Cityscapesなど)で最先端のパフォーマンスを示す。
完全なコードはhttps://github.com/edwardyehuang/HFGD.gitで入手できる。
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