Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Diverse Binary Segmentation via A Simple yet General Gated Network

論文の概要: Towards Diverse Binary Segmentation via A Simple yet General Gated Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10396v2
Date: Fri, 3 May 2024 11:41:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 18:26:14.442267
Title: Towards Diverse Binary Segmentation via A Simple yet General Gated Network
Title（参考訳）: 単純だが汎用的なネットワークによる二元分離に向けて
Authors: Xiaoqi Zhao, Youwei Pang, Lihe Zhang, Huchuan Lu, Lei Zhang,
Abstract要約: 本稿では,バイナリセグメンテーションタスクに対処するシンプルな汎用ネットワーク(GateNet)を提案する。多段ゲートユニットの助けを借りて、エンコーダからの貴重なコンテキスト情報をデコーダに選択的に送信することができる。我々は,アトーラスの畳み込みを改善し,新規な折り畳み畳み畳み畳み畳み込みを形成する「Fold」操作を導入した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 71.19503376629083
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In many binary segmentation tasks, most CNNs-based methods use a U-shape encoder-decoder network as their basic structure. They ignore two key problems when the encoder exchanges information with the decoder: one is the lack of interference control mechanism between them, the other is without considering the disparity of the contributions from different encoder levels. In this work, we propose a simple yet general gated network (GateNet) to tackle them all at once. With the help of multi-level gate units, the valuable context information from the encoder can be selectively transmitted to the decoder. In addition, we design a gated dual branch structure to build the cooperation among the features of different levels and improve the discrimination ability of the network. Furthermore, we introduce a "Fold" operation to improve the atrous convolution and form a novel folded atrous convolution, which can be flexibly embedded in ASPP or DenseASPP to accurately localize foreground objects of various scales. GateNet can be easily generalized to many binary segmentation tasks, including general and specific object segmentation and multi-modal segmentation. Without bells and whistles, our network consistently performs favorably against the state-of-the-art methods under 10 metrics on 33 datasets of 10 binary segmentation tasks.
Abstract（参考訳）: 多くのバイナリセグメンテーションタスクでは、ほとんどのCNNベースのメソッドは、基本構造としてU字型エンコーダデコーダネットワークを使用している。エンコーダがデコーダと情報を交換する際には2つの重要な問題を無視する: 1つは干渉制御機構の欠如であり、もう1つは異なるエンコーダレベルからのコントリビューションの相違を考慮しない。本研究では,これらすべてに一度に対処するシンプルな汎用ネットワーク(GateNet)を提案する。多段ゲートユニットの助けを借りて、エンコーダからの貴重なコンテキスト情報をデコーダに選択的に送信することができる。さらに、異なるレベルの特徴間の協調を構築し、ネットワークの識別能力を向上させるために、ゲート二重分岐構造を設計する。さらに,ASPP や DenseASPP に柔軟に組み込むことができ,様々なスケールの前方物体を正確に位置決めできる新しい折り畳み型畳み型畳み型畳み型畳み込みシステム「Fold」を導入している。 GateNetは、汎用および特定のオブジェクトセグメンテーションやマルチモーダルセグメンテーションなど、多くのバイナリセグメンテーションタスクに簡単に一般化できる。ベルとホイッスルがなければ、我々のネットワークは10のバイナリセグメンテーションタスクの33のデータセットに対して、10のメトリクス未満の最先端の手法に対して常に好意的に機能する。

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