論文の概要: Lightweight Road Environment Segmentation using Vector Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14113v1
• Date: Sat, 19 Apr 2025 00:13:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 05:05:44.07308
• Title: Lightweight Road Environment Segmentation using Vector Quantization
• Title（参考訳）: ベクトル量子化を用いた軽量道路環境セグメンテーション
• Authors: Jiyong Kwag, Alper Yilmaz, Charles Toth,
• Abstract要約: 道路環境のセグメンテーションは自動運転において重要な役割を果たしている。 本稿では,ベクトル量子化を用いた自律走行環境のセグメンテーションを提案する。 都市景観において77.0 % mIoUを達成し、モデルの初期サイズや複雑さを増大させることなく、ベースラインを2.9%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13654846342364302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Road environment segmentation plays a significant role in autonomous driving. Numerous works based on Fully Convolutional Networks (FCNs) and Transformer architectures have been proposed to leverage local and global contextual learning for efficient and accurate semantic segmentation. In both architectures, the encoder often relies heavily on extracting continuous representations from the image, which limits the ability to represent meaningful discrete information. To address this limitation, we propose segmentation of the autonomous driving environment using vector quantization. Vector quantization offers three primary advantages for road environment segmentation. (1) Each continuous feature from the encoder is mapped to a discrete vector from the codebook, helping the model discover distinct features more easily than with complex continuous features. (2) Since a discrete feature acts as compressed versions of the encoder's continuous features, they also compress noise or outliers, enhancing the image segmentation task. (3) Vector quantization encourages the latent space to form coarse clusters of continuous features, forcing the model to group similar features, making the learned representations more structured for the decoding process. In this work, we combined vector quantization with the lightweight image segmentation model MobileUNETR and used it as a baseline model for comparison to demonstrate its efficiency. Through experiments, we achieved 77.0 % mIoU on Cityscapes, outperforming the baseline by 2.9 % without increasing the model's initial size or complexity.
• Abstract（参考訳）: 道路環境のセグメンテーションは自動運転において重要な役割を果たしている。 完全畳み込みネットワーク(FCN)とトランスフォーマーアーキテクチャに基づく多くの研究が、局所的およびグローバルな文脈学習を有効かつ正確なセマンティックセグメンテーションに活用するために提案されている。 両方のアーキテクチャにおいて、エンコーダは画像から連続的な表現を抽出することに大きく依存することが多く、これは意味のある離散的な情報を表現する能力を制限する。 この制限に対処するため,ベクトル量子化を用いた自律走行環境のセグメンテーションを提案する。 ベクトル量子化は道路環境セグメンテーションに3つの利点をもたらす。 1)エンコーダからのそれぞれの連続した特徴をコードブックから離散的なベクトルにマッピングすることで、複雑な連続的な特徴よりも個々の特徴の発見がより容易になる。 2) 離散的な特徴はエンコーダの連続的な特徴の圧縮バージョンとして機能するため、ノイズや外れ値も圧縮され、画像分割タスクが強化される。 (3)ベクトル量子化は、連続した特徴の粗いクラスタを形成するために潜在空間を奨励し、モデルに類似した特徴をグループ化させ、学習された表現を復号プロセスのためにより構造化する。 本研究では,ベクトル量子化を軽量画像分割モデルMobileUNETRと組み合わせ,その効率性を示すためにベースラインモデルとして使用した。 実験により、Cityscapesで77.0 % mIoUを達成し、モデルの初期サイズや複雑さを増大させることなく、ベースラインを2.9%上回った。

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