論文の概要: Learning Content-enhanced Mask Transformer for Domain Generalized Urban-Scene Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00371v4
• Date: Sat, 9 Dec 2023 12:23:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 02:25:18.244024
• Title: Learning Content-enhanced Mask Transformer for Domain Generalized Urban-Scene Segmentation
• Title（参考訳）: ドメイン一般化都市-シーンセグメンテーションのための学習コンテンツエンハンスドマスクトランス
• Authors: Qi Bi, Shaodi You, Theo Gevers
• Abstract要約: ドメイン一般化都市シーンセマンティックセマンティックセグメンテーション (USSS) は,様々な都市シーンスタイルの汎用セマンティックセマンティックセグメンテーションを学習することを目的としている。 既存のアプローチは通常、都市シーンの内容を学ぶために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存している。 ドメイン一般化USSSのためのCMFormer(Content-enhanced Mask TransFormer)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.165600284392042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain-generalized urban-scene semantic segmentation (USSS) aims to learn generalized semantic predictions across diverse urban-scene styles. Unlike domain gap challenges, USSS is unique in that the semantic categories are often similar in different urban scenes, while the styles can vary significantly due to changes in urban landscapes, weather conditions, lighting, and other factors. Existing approaches typically rely on convolutional neural networks (CNNs) to learn the content of urban scenes. In this paper, we propose a Content-enhanced Mask TransFormer (CMFormer) for domain-generalized USSS. The main idea is to enhance the focus of the fundamental component, the mask attention mechanism, in Transformer segmentation models on content information. To achieve this, we introduce a novel content-enhanced mask attention mechanism. It learns mask queries from both the image feature and its down-sampled counterpart, as lower-resolution image features usually contain more robust content information and are less sensitive to style variations. These features are fused into a Transformer decoder and integrated into a multi-resolution content-enhanced mask attention learning scheme. Extensive experiments conducted on various domain-generalized urban-scene segmentation datasets demonstrate that the proposed CMFormer significantly outperforms existing CNN-based methods for domain-generalized semantic segmentation, achieving improvements of up to 14.00\% in terms of mIoU (mean intersection over union). The source code is publicly available at \url{https://github.com/BiQiWHU/CMFormer}.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化都市シーンセマンティックセマンティックセグメンテーション (USSS) は,様々な都市シーンスタイルの汎用セマンティックセマンティックセグメンテーションを学習することを目的としている。 ドメインギャップの課題とは異なり、usssは、意味的なカテゴリが異なる都市シーンでよく似ているのに対して、都市景観の変化、気象条件、照明、その他の要因によりスタイルが著しく異なる点が特徴である。 既存のアプローチは通常、都市シーンの内容を学ぶために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存している。 本稿では、ドメイン一般化USSSのためのコンテンツ強化Mask TransFormer(CMFormer)を提案する。 主な考え方は、コンテンツ情報に対するトランスフォーマーセグメンテーションモデルにおける基本的なコンポーネントであるマスアテンション機構の焦点を強化することである。 そこで本研究では,新しいマスキング機構を提案する。 低解像度の画像機能は、通常より堅牢なコンテンツ情報を含み、スタイルのバリエーションに敏感でないため、イメージ機能とダウンサンプルの両方からマスククエリを学習する。 これらの機能はTransformerデコーダに融合され、マルチ解像度のコンテンツ強調学習スキームに統合される。 様々な領域一般化都市・シーンセグメンテーションデータセットを用いて行った大規模な実験により、提案したCMFormerは、ドメイン一般化セグメンテーションの既存のCNN手法を著しく上回っており、mIoUの点において最大14.00\%の改善が達成されている。 ソースコードは \url{https://github.com/BiQiWHU/CMFormer} で公開されている。

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