論文の概要: Multi-Scale Semantic Segmentation with Modified MBConv Blocks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04618v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 07:01:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 16:27:49.124168
• Title: Multi-Scale Semantic Segmentation with Modified MBConv Blocks
• Title（参考訳）: 修正MBConvブロックによるマルチスケールセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Xi Chen, Yang Cai, Yuan Wu, Bo Xiong, Taesung Park
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションに適したMBConvブロックの新規適応を導入する。 これらの変更を実装することで、Cityscapesのテストおよび検証データセットにおいて、IoU(Intersection over Union)の84.5%と84.0%という印象的な平均値が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.026787888644474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, MBConv blocks, initially designed for efficiency in resource-limited settings and later adapted for cutting-edge image classification performances, have demonstrated significant potential in image classification tasks. Despite their success, their application in semantic segmentation has remained relatively unexplored. This paper introduces a novel adaptation of MBConv blocks specifically tailored for semantic segmentation. Our modification stems from the insight that semantic segmentation requires the extraction of more detailed spatial information than image classification. We argue that to effectively perform multi-scale semantic segmentation, each branch of a U-Net architecture, regardless of its resolution, should possess equivalent segmentation capabilities. By implementing these changes, our approach achieves impressive mean Intersection over Union (IoU) scores of 84.5% and 84.0% on the Cityscapes test and validation datasets, respectively, demonstrating the efficacy of our proposed modifications in enhancing semantic segmentation performance.
• Abstract（参考訳）: 近年、MBConvブロックは、リソース制限された設定の効率性のために設計され、後に最先端の画像分類性能に適応した。 彼らの成功にもかかわらず、セマンティックセグメンテーションへの応用はいまだに研究されていない。 本稿では,セマンティックセグメンテーションに適したMBConvブロックの新規適応を提案する。 セマンティックセグメンテーションは画像分類よりもより詳細な空間情報の抽出を必要とするという知見に基づいている。 マルチスケールのセマンティクスセグメンテーションを効果的に実行するには、u-netアーキテクチャの各ブランチは、その解像度に関わらず、同等のセグメンテーション機能を持つべきである。 これらの変更を実装することで、都市景観テストと検証データセットにおいて、84.5%と84.0%のユニオン(iou)スコアの印象的な平均交点を達成し、提案する修正が意味セグメンテーション性能の向上に有効であることを示す。

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