論文の概要: HFGD: High-level Feature Guided Decoder for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08646v2
• Date: Wed, 16 Aug 2023 12:15:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 17:34:11.929528
• 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: 我々は,高精細な高精細な高精細な高精細な高精細な高精細な高精細な特徴のアップサンプリングを学習する際に,高精細な高精細な高精細な特徴をガイダンス(HFG)として使用することを提案する。 具体的には、クラストークンは、バックボーンから高レベルな機能のみをトレーニングする。 提案手法を,Pascal Context,COCO164k,Cityscapesの3つのベンチマークで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.424062794490254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing pyramid-based upsamplers (e.g. SemanticFPN), although efficient, usually produce less accurate results compared to dilation-based models when using the same backbone. This is partially caused by the contaminated high-level features since they are fused and fine-tuned with noisy low-level features on limited data. To address this issue, we propose to use powerful pretrained high-level features as guidance (HFG) when learning to upsample the fine-grained low-level features. Specifically, the class tokens are trained along with only the high-level features from the backbone. These class tokens are reused by the upsampler for classification, guiding the upsampler features to more discriminative backbone features. One key design of the HFG is to protect the high-level features from being contaminated with proper stop-gradient operations so that the backbone does not update according to the gradient from the upsampler. To push the upper limit of HFG, we introduce an context augmentation encoder (CAE) that can efficiently and effectively operates on low-resolution high-level feature, resulting in improved representation and thus better guidance. We evaluate the proposed method on three benchmarks: Pascal Context, COCOStuff164k, and Cityscapes. Our method achieves state-of-the-art results among methods that do not use extra training data, demonstrating its effectiveness and generalization ability. The complete code will be released
• Abstract（参考訳）: 既存のピラミッドベースのアップサンプラー(例:セマンティックFPN)は効率的ではあるが、同じバックボーンを使用する場合に比べて精度が低い。 これは、限られたデータでノイズの少ない低レベル機能と融合して微調整されているため、汚染された高レベル機能によって部分的に引き起こされる。 この問題に対処するために,我々は,きめ細かな低レベル機能のサンプル化を学ぶ際に,強力な事前学習された高レベル機能をガイダンス(hfg)として用いることを提案する。 具体的には、クラストークンは、バックボーンから高レベルな機能のみをトレーニングする。 これらのクラストークンは、upsamplerによって分類のために再利用され、upsamplerの特徴をより識別的なバックボーン機能に導く。 HFGの鍵となる設計は、バックボーンがアップサンプラーからの勾配に応じて更新されないように、ハイレベルな特徴が適切な停止段階の操作で汚染されることを防ぐことである。 HFGの上限を押し上げるために、低解像度の高レベル特徴に対して効率よく効果的に操作できる文脈拡張エンコーダ(CAE)を導入する。 提案手法をPascal Context,COCOStuff164k,Cityscapesの3つのベンチマークで評価した。 本手法は,余分なトレーニングデータを使用しない手法において,その有効性と一般化能力を示す。 完全なコードがリリースされる

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