論文の概要: SpiderMesh: Spatial-aware Demand-guided Recursive Meshing for RGB-T Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08692v2
• Date: Wed, 27 Sep 2023 10:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 19:41:16.733943
• Title: SpiderMesh: Spatial-aware Demand-guided Recursive Meshing for RGB-T Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: SpiderMesh: RGB-Tセマンティックセグメンテーションのための空間対応需要誘導型再帰型メッシュ
• Authors: Siqi Fan, Zhe Wang, Yan Wang, Jingjing Liu
• Abstract要約: 本稿では,実用的なRGB-Tセグメンテーションのための空間対応需要誘導型再帰メッシュ(SpiderMesh)フレームワークを提案する。 SpiderMeshは、光学障害領域におけるコンテキストセマンティクスの不十分さを積極的に補償する。 MFNetとPST900データセットの実験は、SpiderMeshが標準的なRGB-Tセグメンテーションベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.125707028339292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For semantic segmentation in urban scene understanding, RGB cameras alone often fail to capture a clear holistic topology in challenging lighting conditions. Thermal signal is an informative additional channel that can bring to light the contour and fine-grained texture of blurred regions in low-quality RGB image. Aiming at practical RGB-T (thermal) segmentation, we systematically propose a Spatial-aware Demand-guided Recursive Meshing (SpiderMesh) framework that: 1) proactively compensates inadequate contextual semantics in optically-impaired regions via a demand-guided target masking algorithm; 2) refines multimodal semantic features with recursive meshing to improve pixel-level semantic analysis performance. We further introduce an asymmetric data augmentation technique M-CutOut, and enable semi-supervised learning to fully utilize RGB-T labels only sparsely available in practical use. Extensive experiments on MFNet and PST900 datasets demonstrate that SpiderMesh achieves state-of-the-art performance on standard RGB-T segmentation benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 都市景観理解におけるセマンティックセグメンテーションでは、RGBカメラだけでは、困難な照明条件において明確な全体的トポロジを捉えることができないことが多い。 サーマル信号は、低画質のRGB画像において、ぼやけた領域の輪郭ときめ細かなテクスチャを照らすための情報付加チャネルである。 実用的なrgb-t(thermal)セグメンテーションを目指して,空間認識型需要誘導再帰的メッシュ(spidermesh)フレームワークを体系的に提案する。 1) 需要誘導対象マスキングアルゴリズムにより,光学的障害領域における不適切な文脈意味を積極的に補償する。 2)マルチモーダルなセマンティクス機能を再帰的メッシュで洗練し,ピクセルレベルのセマンティクス解析性能を向上させる。 さらに,非対称データ拡張手法であるm-cutoutを導入することで,半教師付き学習でrgb-tラベルを十分に活用できる。 MFNetとPST900データセットの大規模な実験により、SpiderMeshは標準的なRGB-Tセグメンテーションベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。

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