論文の概要: BPKD: Boundary Privileged Knowledge Distillation For Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08075v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 18:45:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 23:12:54.147751
• Title: BPKD: Boundary Privileged Knowledge Distillation For Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: BPKD:セマンティックセグメンテーションのための境界予備知識蒸留
• Authors: Liyang Liu, Zihan Wang, Minh Hieu Phan, Bowen Zhang, Yifan Liu
• Abstract要約: 本稿では,境界優先型知識蒸留(BPKD)と呼ばれる新しい手法を提案する。 BPKDは、教師モデルの体とエッジの知識を、コンパクトな学生モデルとは別々に蒸留する。 BPKD法は, エッジ領域とボディ領域を広範囲に改良し, 集約する手法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.885520563167045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Current approaches for knowledge distillation in semantic segmentation tend to adopt a holistic approach that treats all spatial locations equally. However, for dense prediction tasks, it is crucial to consider the knowledge representation for different spatial locations in a different manner. Furthermore, edge regions between adjacent categories are highly uncertain due to context information leakage, which is particularly pronounced for compact networks. To address this challenge, this paper proposes a novel approach called boundary-privileged knowledge distillation (BPKD). BPKD distills the knowledge of the teacher model's body and edges separately from the compact student model. Specifically, we employ two distinct loss functions: 1) Edge Loss, which aims to distinguish between ambiguous classes at the pixel level in edge regions. 2) Body Loss, which utilizes shape constraints and selectively attends to the inner-semantic regions. Our experiments demonstrate that the proposed BPKD method provides extensive refinements and aggregation for edge and body regions. Additionally, the method achieves state-of-the-art distillation performance for semantic segmentation on three popular benchmark datasets, highlighting its effectiveness and generalization ability. BPKD shows consistent improvements over various lightweight semantic segmentation structures. The code is available at \url{https://github.com/AkideLiu/BPKD}.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおける知識蒸留の現在のアプローチは、すべての空間的位置を等しく扱う包括的アプローチを採用する傾向がある。 しかし, 密集予測タスクにおいては, 異なる空間位置の知識表現を異なる方法で検討することが重要である。 さらに、隣接するカテゴリ間のエッジ領域は、特にコンパクトネットワークで顕著なコンテキスト情報漏洩のため、非常に不確実である。 そこで本研究では,境界優先型知識蒸留(BPKD)と呼ばれる新しい手法を提案する。 BPKDは、教師モデルの体とエッジの知識を、コンパクトな学生モデルとは別々に蒸留する。 具体的には2つの異なる損失関数を用いる。 1)エッジ領域における画素レベルの曖昧なクラスを区別することを目的としたエッジ損失。 2) 形状制約を利用し, 内部意味領域に選択的に出席する身体損失 BPKD法は, エッジ領域とボディ領域を広範囲に改良し, 集約する手法であることを示す。 さらに,3つのベンチマークデータセット上でのセマンティックセマンティックセグメンテーションのための最先端蒸留性能を実現し,その有効性と一般化能力を強調した。 BPKDは、様々な軽量セマンティックセグメンテーション構造に対して一貫した改善を示す。 コードは \url{https://github.com/akideliu/bpkd} で入手できる。

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