論文の概要: Category Feature Transformer for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05581v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 13:44:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 12:18:24.365534
• Title: Category Feature Transformer for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのためのカテゴリー特徴変換器
• Authors: Quan Tang, Chuanjian Liu, Fagui Liu, Yifan Liu, Jun Jiang, Bowen Zhang, Kai Han, Yunhe Wang
• Abstract要約: CFTは、各アグリゲーションプロセス中の高レベル特徴から、個々のセマンティックカテゴリのための統合された機能埋め込みを学習する。 一般的なセマンティックセグメンテーションベンチマークについて広範な実験を行う。 提案したCFTは、挑戦的なADE20Kデータセット上のモデルパラメータと計算を大幅に削減した、説得力のある55.1% mIoUを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.812688388968525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aggregation of multi-stage features has been revealed to play a significant role in semantic segmentation. Unlike previous methods employing point-wise summation or concatenation for feature aggregation, this study proposes the Category Feature Transformer (CFT) that explores the flow of category embedding and transformation among multi-stage features through the prevalent multi-head attention mechanism. CFT learns unified feature embeddings for individual semantic categories from high-level features during each aggregation process and dynamically broadcasts them to high-resolution features. Integrating the proposed CFT into a typical feature pyramid structure exhibits superior performance over a broad range of backbone networks. We conduct extensive experiments on popular semantic segmentation benchmarks. Specifically, the proposed CFT obtains a compelling 55.1% mIoU with greatly reduced model parameters and computations on the challenging ADE20K dataset.
• Abstract（参考訳）: 多段階の特徴の集約はセマンティックセグメンテーションにおいて重要な役割を果たすことが明らかになった。 本研究は,特徴集約にポイントワイズ総和や連結を用いる従来の手法とは異なり,多段特徴点間のカテゴリ埋め込みと変換の流れを,多面的多面的注意機構を通じて探究するカテゴリ特徴変換(cft)を提案する。 cftは、集約プロセス毎のハイレベル機能から個々のセマンティックカテゴリに対する統一的な機能埋め込みを学び、それらを高解像度機能に動的にブロードキャストする。 提案したCFTを典型的な特徴ピラミッド構造に統合すると、幅広いバックボーンネットワークよりも優れた性能を示す。 我々は、一般的なセマンティクスセグメンテーションベンチマークに関する広範囲な実験を行う。 具体的には、提案するcftは、ade20kデータセットのモデルパラメータと計算量を大幅に削減した55.1%のmiouを得る。

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