論文の概要: ShareCMP: Polarization-Aware RGB-P Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03430v2
• Date: Sun, 10 Dec 2023 03:02:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 00:52:54.297270
• Title: ShareCMP: Polarization-Aware RGB-P Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ShareCMP: 偏光対応RGB-Pセマンティックセグメンテーション
• Authors: Zhuoyan Liu, Bo Wang, Lizhi Wang, Chenyu Mao, Ye Li
• Abstract要約: 共有デュアルブランチアーキテクチャを用いたRGB-Pセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを設計し,パラメータの数を約26～33%削減する。 偏光モード情報に対するエンコーダの学習と理解を改善するために,クラス偏光認識損失(CPALoss)を導入する。 ShareCMPは、UPLight(92.45(+0.32)%)、ZJU(92.7(+0.1)%)、MCubeS(50.99(+1.51)%)データセットのパラメータが少ないmIoUで、最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.116706876297583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal semantic segmentation is developing rapidly, but the modality of RGB-Polarization remains underexplored. To delve into this problem, we construct a UPLight RGB-P segmentation benchmark with 12 typical underwater semantic classes. In this work, we design the ShareCMP, an RGB-P semantic segmentation framework with a shared dual-branch architecture, which reduces the number of parameters by about 26-33% compared to previous dual-branch models. It encompasses a Polarization Generate Attention (PGA) module designed to generate polarization modal images with richer polarization properties for the encoder. In addition, we introduce the Class Polarization-Aware Loss (CPALoss) to improve the learning and understanding of the encoder for polarization modal information and to optimize the PGA module. With extensive experiments on a total of three RGB-P benchmarks, our ShareCMP achieves state-of-the-art performance in mIoU with fewer parameters on the UPLight (92.45(+0.32)%), ZJU (92.7(+0.1)%), and MCubeS (50.99(+1.51)%) datasets compared to the previous best methods. The code is available at https://github.com/LEFTeyex/ShareCMP.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルなセマンティックセグメンテーションは急速に発展しているが、RGB-Polarizationのモダリティはいまだ解明されていない。 そこで本研究では,12種類の水中意味クラスを持つUPLight RGB-Pセグメンテーションベンチマークを構築した。 本研究では,dual-branchアーキテクチャを持つrgb-pセマンティクスセグメンテーションフレームワークであるsharecmpを設計し,従来のdual-branchモデルと比較してパラメータ数を約26～33%削減した。 エンコーダの偏光特性が豊かな偏光モーダル画像を生成するように設計された偏光生成注意(pga)モジュールを包含する。 さらに,偏波モーダル情報のためのエンコーダの学習と理解を改善し,pgaモジュールを最適化するために,クラス偏波認識損失(cpaloss)を導入する。 合計3つのRGB-Pベンチマークに関する広範な実験により、ShareCMPは、UPLight(92.45(+0.32)%)、ZJU(92.7(+0.1)%)、MCubeS(50.99(+1.51)%)データセットのパラメータが少ないmIoUの最先端性能を達成した。 コードはhttps://github.com/LEFTeyex/ShareCMPで入手できる。

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