論文の概要: Early Fusion of Features for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06091v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 22:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 18:30:16.750678
• Title: Early Fusion of Features for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための特徴の早期融合
• Authors: Anupam Gupta, Ashok Krishnamurthy, Lisa Singh
• Abstract要約: 本稿では,効率的な画像分割を実現するために,分類器ネットワークとリバースHRNetアーキテクチャを統合する新しいセグメンテーションフレームワークを提案する。 私たちの手法は、Mapillary Vistas、Cityscapes、CamVid、COCO、PASCAL-VOC2012など、いくつかのベンチマークデータセットで厳格にテストされています。 その結果,画像解析における様々な応用の可能性を示し,高いセグメンテーション精度を実現する上で,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.362589129094975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel segmentation framework that integrates a classifier network with a reverse HRNet architecture for efficient image segmentation. Our approach utilizes a ResNet-50 backbone, pretrained in a semi-supervised manner, to generate feature maps at various scales. These maps are then processed by a reverse HRNet, which is adapted to handle varying channel dimensions through 1x1 convolutions, to produce the final segmentation output. We strategically avoid fine-tuning the backbone network to minimize memory consumption during training. Our methodology is rigorously tested across several benchmark datasets including Mapillary Vistas, Cityscapes, CamVid, COCO, and PASCAL-VOC2012, employing metrics such as pixel accuracy and mean Intersection over Union (mIoU) to evaluate segmentation performance. The results demonstrate the effectiveness of our proposed model in achieving high segmentation accuracy, indicating its potential for various applications in image analysis. By leveraging the strengths of both the ResNet-50 and reverse HRNet within a unified framework, we present a robust solution to the challenges of image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,効率的な画像分割を実現するために,分類器ネットワークとリバースHRNetアーキテクチャを統合する新しいセグメンテーションフレームワークを提案する。 提案手法では,ResNet-50バックボーンを半教師付きで事前訓練し,様々なスケールで特徴マップを生成する。 これらのマップは逆hrnetによって処理され、1x1畳み込みを通じて様々なチャネル次元を扱うように適応され、最終的なセグメンテーション出力を生成する。 トレーニング中のメモリ消費を最小限に抑えるため,バックボーンネットワークの微調整を戦略的に避ける。 提案手法は,Mapillary Vistas,Cityscapes,CamVid,COCO,PASCAL-VOC2012など,いくつかのベンチマークデータセットで厳格に検証され,画素精度や平均インターセクションオーバーユニオン(mIoU)などの指標を用いてセグメンテーション性能を評価する。 その結果,提案モデルの有効性が示され,画像解析における各種応用の可能性が示唆された。 ResNet-50とリバースHRNetの長所を統一されたフレームワークで活用することにより、画像セグメンテーションの課題に対する堅牢な解決策を提供する。

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