論文の概要: MFPNet: Multi-scale Feature Propagation Nwtwork For Lightweight Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04914v1
• Date: Sun, 10 Sep 2023 02:02:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 15:38:35.458842
• Title: MFPNet: Multi-scale Feature Propagation Nwtwork For Lightweight Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: mfpnet: 軽量セマンティックセグメンテーションのためのマルチスケール特徴伝達nwtwork
• Authors: Guoan Xu, Wenjing Jia, Tao Wu, Ligeng Chen
• Abstract要約: マルチスケール特徴伝達ネットワーク(Net)と呼ばれる,新しい軽量セグメンテーションアーキテクチャを提案する。 フレキシブル・ボトルネック・残差モジュール(BRM)からなる対称残差ブロックを有するロバスト・デコーダ構造を設計する。 遅延長範囲のコンテキスト関係をモデル化する能力の利点を生かして、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を活用し、BRMブロック間のマルチスケールフィーチャの伝搬を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.58363644107113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In contrast to the abundant research focusing on large-scale models, the progress in lightweight semantic segmentation appears to be advancing at a comparatively slower pace. However, existing compact methods often suffer from limited feature representation capability due to the shallowness of their networks. In this paper, we propose a novel lightweight segmentation architecture, called Multi-scale Feature Propagation Network (MFPNet), to address the dilemma. Specifically, we design a robust Encoder-Decoder structure featuring symmetrical residual blocks that consist of flexible bottleneck residual modules (BRMs) to explore deep and rich muti-scale semantic context. Furthermore, taking benefit from their capacity to model latent long-range contextual relationships, we leverage Graph Convolutional Networks (GCNs) to facilitate multi-scale feature propagation between the BRM blocks. When evaluated on benchmark datasets, our proposed approach shows superior segmentation results.
• Abstract（参考訳）: 大規模モデルに焦点を当てた豊富な研究とは対照的に、軽量セマンティックセグメンテーションの進歩は比較的遅いペースで進んでいるようである。 しかし、既存のコンパクトメソッドは、ネットワークの浅さのため、機能表現能力が限られることが多い。 本稿では,マルチスケール特徴伝達ネットワーク (MFPNet) と呼ばれる,このジレンマに対処するための軽量セグメンテーションアーキテクチャを提案する。 具体的には,フレキシブル・ボトルネック残差モジュール(brm)からなる対称残差ブロックを特徴とするロバストなエンコーダ・デコーダ構造を設計し,深く,かつリッチなミューティスケール意味コンテキストを探索する。 さらに,潜在的な長期的文脈関係をモデル化する能力から,グラフ畳み込みネットワーク(gcns)を活用して,brmブロック間のマルチスケール特徴伝達を容易にする。 ベンチマークデータセットを用いて評価すると,提案手法はより優れたセグメンテーション結果を示す。

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