論文の概要: Low-Resolution Self-Attention for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05026v1
• Date: Sun, 8 Oct 2023 06:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 13:27:15.342662
• Title: Low-Resolution Self-Attention for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティクスセグメンテーションのための低分解能セルフアテンション
• Authors: Yu-Huan Wu, Shi-Chen Zhang, Yun Liu, Le Zhang, Xin Zhan, Daquan Zhou, Jiashi Feng, Ming-Ming Cheng, Liangli Zhen
• Abstract要約: 我々は,グローバルコンテキストを計算コストの大幅な削減で捉えるために,低解像度自己認識(LRSA)機構を導入する。 我々のアプローチは、入力画像の解像度に関わらず、固定された低解像度空間における自己注意を計算することである。 本稿では,エンコーダ・デコーダ構造を持つビジョントランスであるLRFormerを構築することで,LRSA手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.81482872022237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation tasks naturally require high-resolution information for pixel-wise segmentation and global context information for class prediction. While existing vision transformers demonstrate promising performance, they often utilize high resolution context modeling, resulting in a computational bottleneck. In this work, we challenge conventional wisdom and introduce the Low-Resolution Self-Attention (LRSA) mechanism to capture global context at a significantly reduced computational cost. Our approach involves computing self-attention in a fixed low-resolution space regardless of the input image's resolution, with additional 3x3 depth-wise convolutions to capture fine details in the high-resolution space. We demonstrate the effectiveness of our LRSA approach by building the LRFormer, a vision transformer with an encoder-decoder structure. Extensive experiments on the ADE20K, COCO-Stuff, and Cityscapes datasets demonstrate that LRFormer outperforms state-of-the-art models. The code will be made available at https://github.com/yuhuan-wu/LRFormer.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションタスクは、自然にピクセルワイドセグメンテーションのための高解像度情報とクラス予測のためのグローバルコンテキスト情報を必要とする。 既存の視覚変換器は有望な性能を示すが、高解像度のコンテキストモデリングを利用することが多い。 本研究では,従来の知恵に挑戦し,グローバルコンテキストを計算コストを大幅に削減するLRSA(Low-Resolution Self-Attention)機構を導入する。 提案手法では,入力画像の解像度によらず,固定低解像度空間における自己アテンションを計算し,高分解能空間の細部をキャプチャする3×3深度畳み込みを付加する。 本稿では,エンコーダ・デコーダ構造を持つビジョントランスであるLRFormerを構築することで,LRSA手法の有効性を示す。 ADE20K、COCO-Stuff、Cityscapesのデータセットに関する大規模な実験は、LRFormerが最先端のモデルより優れていることを示している。 コードはhttps://github.com/yuhuan-wu/LRFormer.comから入手できる。

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