論文の概要: MAGIC++: Efficient and Resilient Modality-Agnostic Semantic Segmentation via Hierarchical Modality Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16876v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 06:12:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:58:27.855518
• Title: MAGIC++: Efficient and Resilient Modality-Agnostic Semantic Segmentation via Hierarchical Modality Selection
• Title（参考訳）: MAGIC++: 階層的モダリティ選択による効率的かつ弾力的なセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Xu Zheng, Yuanhuiyi Lyu, Lutao Jiang, Jiazhou Zhou, Lin Wang, Xuming Hu,
• Abstract要約: 本稿では,効率的なマルチモーダル融合と階層的モダリティ選択のための2つの重要なプラグアンドプレイモジュールからなるMAGIC++フレームワークを紹介する。 本手法は実世界のベンチマークと合成ベンチマークの両方で最先端の性能を実現する。 本手法は, 先行技術よりも大きなマージンで優れる新奇なモダリティ非依存環境において, 優れた手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.584588303521496
• License:
• Abstract: In this paper, we address the challenging modality-agnostic semantic segmentation (MaSS), aiming at centering the value of every modality at every feature granularity. Training with all available visual modalities and effectively fusing an arbitrary combination of them is essential for robust multi-modal fusion in semantic segmentation, especially in real-world scenarios, yet remains less explored to date. Existing approaches often place RGB at the center, treating other modalities as secondary, resulting in an asymmetric architecture. However, RGB alone can be limiting in scenarios like nighttime, where modalities such as event data excel. Therefore, a resilient fusion model must dynamically adapt to each modality's strengths while compensating for weaker inputs.To this end, we introduce the MAGIC++ framework, which comprises two key plug-and-play modules for effective multi-modal fusion and hierarchical modality selection that can be equipped with various backbone models. Firstly, we introduce a multi-modal interaction module to efficiently process features from the input multi-modal batches and extract complementary scene information with channel-wise and spatial-wise guidance. On top, a unified multi-scale arbitrary-modal selection module is proposed to utilize the aggregated features as the benchmark to rank the multi-modal features based on the similarity scores at hierarchical feature spaces. This way, our method can eliminate the dependence on RGB modality at every feature granularity and better overcome sensor failures and environmental noises while ensuring the segmentation performance. Under the common multi-modal setting, our method achieves state-of-the-art performance on both real-world and synthetic benchmarks. Moreover, our method is superior in the novel modality-agnostic setting, where it outperforms prior arts by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,すべての特徴の粒度において,すべてのモダリティの価値を集中させることを目的とした,挑戦的なモダリティに依存しないセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス(MaSS)について述べる。 すべての利用可能な視覚的モダリティのトレーニングと、それらの任意の組み合わせを効果的に融合させることは、セマンティックセグメンテーションにおける堅牢なマルチモーダル融合、特に実世界のシナリオにおいて不可欠である。 既存のアプローチはしばしばRGBを中心に置き、他のモダリティを二次的なものとして扱い、結果として非対称なアーキテクチャとなる。 しかし、RGBだけは、イベントデータなどのモダリティが優れているナイトタイムのようなシナリオで制限される可能性がある。 そのため、回復力のある融合モデルでは、より弱い入力を補償しながら各モードの強みに動的に適応する必要がある。このために、効率的なマルチモーダル融合のための2つの重要なプラグアンドプレイモジュールと、様々なバックボーンモデルを備えた階層的モダリティ選択を含むMAGIC++フレームワークを導入する。 まず、入力されたマルチモーダルバッチから特徴を効率的に処理し、チャンネルワイドかつ空間的なガイダンスで補完的なシーン情報を抽出するマルチモーダルインタラクションモジュールを提案する。 さらに,階層的特徴空間における類似度スコアに基づくマルチモーダル特徴量ランキングのベンチマークとして,集約された特徴量を利用するために,統一されたマルチスケール任意モーダル選択モジュールを提案する。 これにより,RGBの粒度依存性を解消し,センサの故障や環境騒音を克服し,セグメンテーション性能を確保できる。 一般的なマルチモーダル設定では,本手法は実世界のベンチマークと合成ベンチマークの両方で最先端の性能を実現する。 さらに,本手法は,先行技術よりも大きなマージンで優れる,新しいモダリティ非依存環境において優れている。

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