論文の概要: SERNet-Former: Semantic Segmentation by Efficient Residual Network with Attention-Boosting Gates and Attention-Fusion Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15741v5
- Date: Mon, 27 May 2024 19:05:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 03:47:50.413023
- Title: SERNet-Former: Semantic Segmentation by Efficient Residual Network with Attention-Boosting Gates and Attention-Fusion Networks
- Title（参考訳）: SERNet-Former:Attention-Boosting GatesとAttention-Fusion Networksを用いた効率的な残留ネットワークによるセマンティックセグメンテーション
- Authors: Serdar Erisen,
- Abstract要約: 本研究では,一意に効率的な残差ネットワークであるEfficient-ResNetを用いたエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
アテンションブーティングゲート(AbG)とアテンションブーイングモジュール(AbM)は、グローバルコンテキストの出力の等価サイズで同変および特徴に基づく意味情報を融合することを目的として展開される。
我々のネットワークは、挑戦的なCamVidとCityscapesのデータセットでテストされており、提案手法により、残余ネットワークに対する大幅な改善が示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Improving the efficiency of state-of-the-art methods in semantic segmentation requires overcoming the increasing computational cost as well as issues such as fusing semantic information from global and local contexts. Based on the recent success and problems that convolutional neural networks (CNNs) encounter in semantic segmentation, this research proposes an encoder-decoder architecture with a unique efficient residual network, Efficient-ResNet. Attention-boosting gates (AbGs) and attention-boosting modules (AbMs) are deployed by aiming to fuse the equivariant and feature-based semantic information with the equivalent sizes of the output of global context of the efficient residual network in the encoder. Respectively, the decoder network is developed with the additional attention-fusion networks (AfNs) inspired by AbM. AfNs are designed to improve the efficiency in the one-to-one conversion of the semantic information by deploying additional convolution layers in the decoder part. Our network is tested on the challenging CamVid and Cityscapes datasets, and the proposed methods reveal significant improvements on the residual networks. To the best of our knowledge, the developed network, SERNet-Former, achieves state-of-the-art results (84.62 % mean IoU) on CamVid dataset and challenging results (87.35 % mean IoU) on Cityscapes validation dataset.
- Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションにおける最先端の手法の効率を改善するには、計算コストの増大を克服し、グローバルな文脈やローカルな文脈から意味情報を抽出するといった問題を克服する必要がある。
セマンティックセグメンテーションにおいて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が遭遇する最近の成功と問題に基づいて,一意に効率的な残余ネットワークであるEfficient-ResNetを用いたエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
エンコーダ内の効率的な残留ネットワークのグローバルコンテキストの出力の等価サイズで同変および特徴に基づく意味情報を融合することを目的として、アテンションブースティングゲート(AbG)とアテンションブースティングモジュール(AbM)を配置する。
留意して、デコーダネットワークは、AbMにインスパイアされた追加の注意融合ネットワーク(AfN)で開発される。
AfNは、デコーダ部に追加の畳み込み層を配置することにより、意味情報の1対1変換の効率を向上させるように設計されている。
我々のネットワークは、挑戦的なCamVidとCityscapesのデータセットでテストされており、提案手法により、残余ネットワークに対する大幅な改善が示されている。
我々の知る限り、開発ネットワークであるSERNet-FormerはCamVidデータセット上で最先端の結果(84.62 %はIoU)を達成し、Cityscapesバリデーションデータセットでは挑戦的な結果(87.35 %はIoU)を達成している。
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