論文の概要: Feature boosting with efficient attention for scene parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19250v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 15:22:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 14:25:26.551323
• Title: Feature boosting with efficient attention for scene parsing
• Title（参考訳）: シーン解析の効率化による特徴増強
• Authors: Vivek Singh, Shailza Sharma and Fabio Cuzzolin
• Abstract要約: 本稿では,複数レベルの特徴抽出からコンテキストを収集する特徴抽出ネットワークを提案する。 各レベルの表現に対する注意重みを計算し、最終クラスラベルを生成する。 提案したモデルは、ADE20KとCityscapesのデータセットの両方において、最先端のモデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.752935599738123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The complexity of scene parsing grows with the number of object and scene classes, which is higher in unrestricted open scenes. The biggest challenge is to model the spatial relation between scene elements while succeeding in identifying objects at smaller scales. This paper presents a novel feature-boosting network that gathers spatial context from multiple levels of feature extraction and computes the attention weights for each level of representation to generate the final class labels. A novel `channel attention module' is designed to compute the attention weights, ensuring that features from the relevant extraction stages are boosted while the others are attenuated. The model also learns spatial context information at low resolution to preserve the abstract spatial relationships among scene elements and reduce computation cost. Spatial attention is subsequently concatenated into a final feature set before applying feature boosting. Low-resolution spatial attention features are trained using an auxiliary task that helps learning a coarse global scene structure. The proposed model outperforms all state-of-the-art models on both the ADE20K and the Cityscapes datasets.
• Abstract（参考訳）: シーン解析の複雑さは、制約のないオープンシーンでは高いオブジェクトとシーンクラスの数で増大する。 最大の課題は、シーン要素間の空間的関係をモデル化し、より小さなスケールでオブジェクトを識別することである。 本稿では,複数レベルの特徴抽出から空間コンテキストを収集し,各レベルの表現に対する注意重みを算出し,最終クラスラベルを生成する特徴ブースティングネットワークを提案する。 新しい「チャンネル・アテンション・モジュール」は、注意重みを計算するために設計され、関連する抽出段階からの特徴が促進され、他の特徴が減衰される。 モデルはまた、低解像度で空間コンテキスト情報を学び、シーン要素間の抽象的な空間関係を保ち、計算コストを低減する。 その後、機能ブースティングを適用する前に、空間的注意を最終機能セットに結合する。 粗いグローバルシーン構造を学習する補助的タスクを用いて,低分解能空間注意特徴を訓練する。 提案されたモデルは、ade20kとcityscapesデータセットの両方の最先端モデルよりも優れている。

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