論文の概要: Learning Context-aware Classifier for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11633v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 07:00:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 16:10:44.015706
• Title: Learning Context-aware Classifier for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 意味セグメンテーションのための文脈認識型分類器の学習
• Authors: Zhuotao Tian, Jiequan Cui, Li Jiang, Xiaojuan Qi, Xin Lai, Yixin Chen, Shu Liu, Jiaya Jia
• Abstract要約: 本稿では,文脈認識型分類器の学習を通じて文脈ヒントを利用する。 本手法はモデルに依存しないため,ジェネリックセグメンテーションモデルにも容易に適用できる。 無視できる追加パラメータと+2%の推論時間だけで、小型モデルと大型モデルの両方で十分な性能向上が達成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.88198210948426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation is still a challenging task for parsing diverse contexts in different scenes, thus the fixed classifier might not be able to well address varying feature distributions during testing. Different from the mainstream literature where the efficacy of strong backbones and effective decoder heads has been well studied, in this paper, additional contextual hints are instead exploited via learning a context-aware classifier whose content is data-conditioned, decently adapting to different latent distributions. Since only the classifier is dynamically altered, our method is model-agnostic and can be easily applied to generic segmentation models. Notably, with only negligible additional parameters and +2\% inference time, decent performance gain has been achieved on both small and large models with challenging benchmarks, manifesting substantial practical merits brought by our simple yet effective method. The implementation is available at \url{https://github.com/tianzhuotao/CAC}.
• Abstract（参考訳）: セマンティクスのセグメンテーションは、さまざまなシーンで多様なコンテキストを解析する上で依然として困難なタスクである。 強いバックボーンと効果的なデコーダヘッドの有効性が研究されている主流の文献とは違い,本論文では,コンテクストに適応したデータ条件のコンテキスト認識型分類器を学習することで,文脈的ヒントが活用されている。 分類器のみを動的に変更するため、本手法はモデルに依存しず、ジェネリックセグメンテーションモデルにも容易に適用できる。 特に、追加のパラメータと+2\%の推論時間だけで、ベンチマークに挑戦的な小モデルと大モデルの両方でまともなパフォーマンス向上を達成でき、単純で効果的な方法によって実質的な実用的メリットが示されています。 実装は \url{https://github.com/tianzhuotao/cac} で利用可能である。

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