論文の概要: A feature refinement module for light-weight semantic segmentation network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08670v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 03:31:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:02:02.025692
• Title: A feature refinement module for light-weight semantic segmentation network
• Title（参考訳）: 軽量セマンティックセグメンテーションネットワークのための機能改善モジュール
• Authors: Zhiyan Wang, Xin Guo, Song Wang, Peixiao Zheng, Lin Qi,
• Abstract要約: 本稿では,軽量ネットワークのセマンティック情報を得る能力を向上させるために,新しいセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。 Cityscapes と Bdd100K のデータセットを用いて,提案手法が精度と計算コストのトレードオフを期待できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.285793559719702
• License:
• Abstract: Low computational complexity and high segmentation accuracy are both essential to the real-world semantic segmentation tasks. However, to speed up the model inference, most existing approaches tend to design light-weight networks with a very limited number of parameters, leading to a considerable degradation in accuracy due to the decrease of the representation ability of the networks. To solve the problem, this paper proposes a novel semantic segmentation method to improve the capacity of obtaining semantic information for the light-weight network. Specifically, a feature refinement module (FRM) is proposed to extract semantics from multi-stage feature maps generated by the backbone and capture non-local contextual information by utilizing a transformer block. On Cityscapes and Bdd100K datasets, the experimental results demonstrate that the proposed method achieves a promising trade-off between accuracy and computational cost, especially for Cityscapes test set where 80.4% mIoU is achieved and only 214.82 GFLOPs are required.
• Abstract（参考訳）: 低計算複雑性と高いセグメンテーション精度はどちらも実世界のセグメンテーションタスクに不可欠である。 しかし、モデル推論を高速化するために、既存のほとんどのアプローチは、非常に限られた数のパラメータを持つ軽量ネットワークを設計する傾向にあり、ネットワークの表現能力の低下により精度が著しく低下する。 そこで本研究では,軽量ネットワークのセマンティック情報を得る能力を向上させるために,新しいセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。 具体的には、バックボーンが生成する多段階特徴写像から意味を抽出し、変圧器ブロックを利用して非局所的文脈情報をキャプチャする特徴改善モジュール(FRM)を提案する。 Cityscapes と Bdd100K のデータセットにおいて,提案手法は精度と計算コストの間の有望なトレードオフを達成し,特に80.4% mIoU が達成され214.82 GFLOP しか必要としない Cityscapes テストセットに対して実験結果が得られた。

関連論文リスト

• FANet: Feature Amplification Network for Semantic Segmentation in Cluttered Background [9.970265640589966]
  既存のディープラーニングアプローチでは、複雑なシナリオに存在するセマンティックセグメンテーションにおいて重要なセマンティックな方法が残されている。 マルチステージ機能拡張モジュールを用いて意味情報を組み込んだバックボーンネットワークとして機能増幅ネットワーク(FANet)を提案する。 実験の結果,既存の手法と比較して最先端の性能が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T15:57:52Z)
• MRFP: Learning Generalizable Semantic Segmentation from Sim-2-Real with Multi-Resolution Feature Perturbation [2.0293118701268154]
  本稿では,ドメイン固有の細粒度特徴と粗い特徴の摂動スタイルをランダム化するための,MRFP(Multi Resolution Feature Perturbation)手法を提案する。 MRFPは最先端のディープニューラルネットワークで、シミュレーションから実際のセマンティックセグメンテーションのための堅牢なドメイン不変機能を学ぶのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T08:02:49Z)
• MFPNet: Multi-scale Feature Propagation Network For Lightweight Semantic Segmentation [5.58363644107113]
  マルチスケール特徴伝達ネットワーク(Net)と呼ばれる,新しい軽量セグメンテーションアーキテクチャを提案する。 フレキシブル・ボトルネック・残差モジュール(BRM)からなる対称残差ブロックを有するロバスト・デコーダ構造を設計する。 遅延長範囲のコンテキスト関係をモデル化する能力の利点を生かして、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を活用し、BRMブロック間のマルチスケールフィーチャの伝搬を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-10T02:02:29Z)
• Iterative Soft Shrinkage Learning for Efficient Image Super-Resolution [91.3781512926942]
  画像超解像(SR)は、CNNからトランスフォーマーアーキテクチャへの広範なニューラルネットワーク設計を目撃している。 本研究は,市販のネットワーク設計を生かし,基礎となる計算オーバーヘッドを低減するため,超高解像度イテレーションにおけるネットワークプルーニングの可能性について検討する。 本研究では, ランダムネットワークのスパース構造を最適化し, 重要でない重みを小さめに微調整することにより, 反復型軟収縮率(ISS-P)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T21:06:13Z)
• Transformer-based Context Condensation for Boosting Feature Pyramids in Object Detection [77.50110439560152]
  現在の物体検出器は、通常マルチレベル特徴融合(MFF)のための特徴ピラミッド(FP)モジュールを持つ。 我々は,既存のFPがより優れたMFF結果を提供するのに役立つ,新しい,効率的なコンテキストモデリング機構を提案する。 特に,包括的文脈を2種類の表現に分解・凝縮して高効率化を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T01:45:03Z)
• 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)
• CSRNet: Cascaded Selective Resolution Network for Real-time Semantic Segmentation [18.63596070055678]
  本稿では,リアルタイムセグメンテーションの性能向上を図るために,光カスケード選択分解ネットワーク(CSRNet)を提案する。 提案するネットワークは,低解像度から高解像度までの特徴情報を統合した3段階セグメンテーションシステムを構築している。 2つのよく知られたデータセットの実験により、提案したCSRNetはリアルタイムセグメンテーションの性能を効果的に向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:22:09Z)
• Real-time Semantic Segmentation via Spatial-detail Guided Context Propagation [49.70144583431999]
  本研究では,リアルタイムセマンティックセグメンテーションを実現するための空間詳細ガイド付きコンテキスト伝搬ネットワーク(SGCPNet)を提案する。 浅い層の空間的詳細を利用して低解像度のグローバルコンテキストの伝播を誘導し、失われた空間情報を効果的に再構成することができる。 69.5%のmIoUセグメンテーション精度を実現し、GeForce GTX 1080 Tiの768x1536イメージ上で178.5 FPSに達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T07:07:26Z)
• BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation for Real-time Semantic Segmentation [118.46210049742993]
  バイラテラル空間ネットワーク(BiSeNet V2)と呼ばれる,速度と精度のトレードオフが良好である効率的なアーキテクチャを提案する。 2,048x1の入力に対して、我々はCityscapesテストセットで72.6%の平均IoUを1つのNVIDIA GeForce 1080 Tiカードで156 FPSで達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-05T10:26:38Z)
• Resolution Adaptive Networks for Efficient Inference [53.04907454606711]
  本稿では,低分解能表現が「容易」な入力を分類するのに十分である,という直感に触発された新しいレゾリューション適応ネットワーク(RANet)を提案する。 RANetでは、入力画像はまず、低解像度表現を効率的に抽出する軽量サブネットワークにルーティングされる。 ネットワーク内の高解像度パスは、"ハード"サンプルを認識する能力を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T16:54:36Z)

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。