論文の概要: Multi-Level Aggregation and Recursive Alignment Architecture for Efficient Parallel Inference Segmentation Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02286v3
• Date: Thu, 18 Apr 2024 13:33:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 14:19:22.000296
• Title: Multi-Level Aggregation and Recursive Alignment Architecture for Efficient Parallel Inference Segmentation Network
• Title（参考訳）: 効率的な並列推論セグメンテーションネットワークのための多層アグリゲーションと再帰アライメントアーキテクチャ
• Authors: Yanhua Zhang, Ke Zhang, Jingyu Wang, Yulin Wu, Wuwei Wang,
• Abstract要約: セグメンテーションタスク用にカスタマイズされた並列推論ネットワークを提案する。 実時間速度を確保するために浅いバックボーンを使用し、モデル容量の削減と精度の向上のために3つのコアコンポーネントを提案する。 我々のフレームワークは、CityscapesとCamVidデータセットの最先端のリアルタイム手法よりも、速度と精度のバランスが良くなっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.47001817385548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time semantic segmentation is a crucial research for real-world applications. However, many methods lay particular emphasis on reducing the computational complexity and model size, while largely sacrificing the accuracy. To tackle this problem, we propose a parallel inference network customized for semantic segmentation tasks to achieve a good trade-off between speed and accuracy. We employ a shallow backbone to ensure real-time speed, and propose three core components to compensate for the reduced model capacity to improve accuracy. Specifically, we first design a dual-pyramidal path architecture (Multi-level Feature Aggregation Module, MFAM) to aggregate multi-level features from the encoder to each scale, providing hierarchical clues for subsequent spatial alignment and corresponding in-network inference. Then, we build Recursive Alignment Module (RAM) by combining the flow-based alignment module with recursive upsampling architecture for accurate spatial alignment between multi-scale feature maps with half the computational complexity of the straightforward alignment method. Finally, we perform independent parallel inference on the aligned features to obtain multi-scale scores, and adaptively fuse them through an attention-based Adaptive Scores Fusion Module (ASFM) so that the final prediction can favor objects of multiple scales. Our framework shows a better balance between speed and accuracy than state-of-the-art real-time methods on Cityscapes and CamVid datasets. We also conducted systematic ablation studies to gain insight into our motivation and architectural design. Code is available at: https://github.com/Yanhua-Zhang/MFARANet.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムセマンティックセグメンテーションは、現実世界のアプリケーションにとって重要な研究である。 しかし、多くの手法は計算の複雑さとモデルサイズを減らすことに特に重点を置いており、精度を犠牲にしている。 この問題に対処するために,セマンティックセグメンテーションタスク用にカスタマイズされた並列推論ネットワークを提案する。 実時間速度を確保するために浅いバックボーンを使用し、モデル容量の削減と精度の向上のために3つのコアコンポーネントを提案する。 具体的には、まず、エンコーダから各スケールまでのマルチレベル特徴を集約し、その後の空間的アライメントとそれに対応するネットワーク内推論のための階層的な手がかりを提供する、デュアルピラミダルパスアーキテクチャ(Multi-level Feature Aggregation Module, MFAM)を設計する。 次に,フローベースアライメントモジュールと再帰的アライメントアーキテクチャを組み合わせることで,マルチスケール特徴写像間の空間的アライメントの精度を,直列アライメント法の半分の計算量で向上させることにより,再帰的アライメントモジュール(RAM)を構築する。 最後に,アダプティブ・スコア・フュージョン・モジュール (ASFM) を用いて,アダプティブ・スコア・フュージョン・モジュール (ASFM) を用いて,アダプティブ・スコア・スコア・フュージョン・モジュール (ASFM) を用いて,アダプティブ・スコア・スコア・フュージョン・モジュール (ASFM) とアダプティブ・スコア・スコア・モジュール (ASFM) を用いて,アダプティブ・スコア・アダプティブ・スコア・アダプティブ・スコア・フュージョン・モジュール (ASFM) を用いて,アダプティブ・スコア・スコアを複数スケールのオブジェクトに最適化する。 我々のフレームワークは、CityscapesとCamVidデータセットの最先端のリアルタイム手法よりも、速度と精度のバランスが良くなっている。 我々はまた、モチベーションとアーキテクチャ設計に関する洞察を得るために、体系的アブレーション研究も行った。 コードはhttps://github.com/Yanhua-Zhang/MFARANet.comで入手できる。

関連論文リスト

• A Refreshed Similarity-based Upsampler for Direct High-Ratio Feature Upsampling [54.05517338122698]
  本稿では,セマンティック・アウェアとディテール・アウェアの両方の観点から,明示的に制御可能なクエリキー機能アライメントを提案する。 また,モーザイクアーティファクトを緩和するのには単純だが有効であるHR特徴量に対して,きめ細かな近傍選択戦略を開発した。 提案するReSFUフレームワークは,異なるセグメンテーションアプリケーション上での良好な性能を一貫して達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T14:12:21Z)
• Bilateral Network with Residual U-blocks and Dual-Guided Attention for Real-time Semantic Segmentation [18.393208069320362]
  注意計算によって導かれる2分岐アーキテクチャのための新しい融合機構を設計する。 正確には、DGA(Dual-Guided Attention)モジュールを使用して、いくつかのマルチスケール変換を置き換えることを提案した。 Cityscapes と CamVid のデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T09:20:59Z)
• RGM: A Robust Generalizable Matching Model [49.60975442871967]
  RGM(Robust Generalist Matching)と呼ばれる疎密マッチングのための深部モデルを提案する。 合成トレーニングサンプルと実世界のシナリオのギャップを狭めるために、我々は、疎対応基盤真理を持つ新しい大規模データセットを構築した。 さまざまな密集したスパースなデータセットを混ぜ合わせることができ、トレーニングの多様性を大幅に改善しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T07:30:08Z)
• Staged Depthwise Correlation and Feature Fusion for Siamese Object Tracking [0.6827423171182154]
  視覚的トラッキングのための特徴抽出をさらに最適化するために,DCFFNet という新たな段階的深度相関と特徴融合ネットワークを提案する。 シアムネットワークアーキテクチャに基づいてディープトラッカーを構築しており、複数の大規模データセットでゼロからトレーニングされたオフラインです。 OTB100,VOT2018,LaSOTなど,一般的なベンチマークにトラッカーを実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T06:04:42Z)
• Adaptive Spot-Guided Transformer for Consistent Local Feature Matching [64.30749838423922]
  局所的特徴マッチングのための適応スポットガイド変換器(ASTR)を提案する。 ASTRは、統一された粗いアーキテクチャにおける局所的な一貫性とスケールのバリエーションをモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T12:28:01Z)
• Learning Implicit Feature Alignment Function for Semantic Segmentation [51.36809814890326]
  Implicit Feature Alignment Function (IFA)は、暗黙の神経表現の急速に拡大するトピックにインスパイアされている。 IFAは機能マップを異なるレベルで暗黙的に整列し、任意の解像度でセグメンテーションマップを生成することができることを示す。 提案手法は,様々なアーキテクチャの改善と組み合わせて,一般的なベンチマークにおける最先端の精度のトレードオフを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T09:40:14Z)
• Real-Time Scene Text Detection with Differentiable Binarization and Adaptive Scale Fusion [62.269219152425556]
  セグメンテーションに基づくシーンテキスト検出手法はシーンテキスト検出分野において大きな注目を集めている。 本稿では,二項化処理をセグメンテーションネットワークに統合する分散二項化(DB)モジュールを提案する。 アダプティブ・スケール・フュージョン (ASF) モジュールは, 異なるスケールの特徴を適応的に融合させることにより, スケールのロバスト性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T15:30:14Z)
• DFC: Deep Feature Consistency for Robust Point Cloud Registration [0.4724825031148411]
  複雑なアライメントシーンのための学習に基づくアライメントネットワークを提案する。 我々は,3DMatchデータセットとKITTIオドメトリデータセットに対するアプローチを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T08:27:21Z)
• Joint Self-Attention and Scale-Aggregation for Self-Calibrated Deraining Network [13.628218953897946]
  本稿では,JDNetとよばれる有効アルゴリズムを提案する。 自己校正畳み込みを用いたスケール・アグリゲーション・セルフアグリゲーション・モジュールを巧みに設計することにより,提案モデルはより優れたデコレーション結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T17:04:34Z)
• Augmented Parallel-Pyramid Net for Attention Guided Pose-Estimation [90.28365183660438]
  本稿では、注意部分モジュールと微分可能な自動データ拡張を備えた拡張並列ピラミドネットを提案する。 我々は、データ拡張のシーケンスをトレーニング可能なCNNコンポーネントとして定式化する新しいポーズ検索空間を定義する。 特に,本手法は,挑戦的なCOCOキーポイントベンチマークとMPIIデータセットの最先端結果において,トップ1の精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-17T03:52:17Z)
• FarSee-Net: Real-Time Semantic Segmentation by Efficient Multi-scale Context Aggregation and Feature Space Super-resolution [14.226301825772174]
  Cascaded Factorized Atrous Space Pyramid Pooling (CF-ASPP) と呼ばれる新しい効率的なモジュールについて紹介する。 これは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のための軽量なカスケード構造であり、コンテキスト情報を効率的に活用する。 我々は1枚のNivida Titan X (Maxwell) GPUカードでCityscapesテストセットの84fpsで68.4% mIoUを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T03:53:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。