論文の概要: Attention-guided Feature Distillation for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05451v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 16:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 12:53:22.374752
• Title: Attention-guided Feature Distillation for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティクスセグメンテーションのための注意誘導型特徴蒸留
• Authors: Amir M. Mansourian, Arya Jalali, Rozhan Ahmadi, Shohreh Kasaei
• Abstract要約: CBAM(Convolutional Block Attention Module)を応用したAttnFD(AttnFD)法の提案 AttnFDはセマンティックセグメンテーションにおいて優れたパフォーマンスを示し、PascalVoc 2012とCityscapesのデータセット上で、Union(mIoU)平均のインターセクションで最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.115508086522887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In contrast to existing complex methodologies commonly employed for distilling knowledge from a teacher to a student, the pro-posed method showcases the efficacy of a simple yet powerful method for utilizing refined feature maps to transfer attention. The proposed method has proven to be effective in distilling rich information, outperforming existing methods in semantic segmentation as a dense prediction task. The proposed Attention-guided Feature Distillation (AttnFD) method, em-ploys the Convolutional Block Attention Module (CBAM), which refines feature maps by taking into account both channel-specific and spatial information content. By only using the Mean Squared Error (MSE) loss function between the refined feature maps of the teacher and the student,AttnFD demonstrates outstanding performance in semantic segmentation, achieving state-of-the-art results in terms of mean Intersection over Union (mIoU) on the PascalVoc 2012 and Cityscapes datasets. The Code is available at https://github.com/AmirMansurian/AttnFD.
• Abstract（参考訳）: 教師から生徒への知識の蒸留に一般的に用いられている既存の複雑な方法論とは対照的に,提案手法は,改良された特徴マップを応用して注目を伝達する,シンプルかつ強力な手法の有効性を示す。 提案手法は, セマンティックセグメンテーションにおける既存手法を高密度な予測課題として優れ, リッチな情報の蒸留に有効であることが証明された。 AttnFD (Convolutional Block Attention Module, CBAM) は, チャネル固有情報と空間情報の両方を考慮し, 特徴マップを改良する手法である。 AttnFDは、教師と生徒の洗練された特徴マップ間の平均正方形誤差(MSE)損失関数のみを使用することで、意味的セグメンテーションにおける優れたパフォーマンスを示し、PascalVoc 2012とCityscapesデータセットにおける平均的統合(mIoU)の平均的な結果を達成する。 コードはhttps://github.com/AmirMansurian/AttnFD.comで入手できる。

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