RGBDセマンティックセグメンテーションのための注意ベース二重教師付き復号器【JST・京大機械翻訳】

Zhang Yang; Yang Yang; Xiong Chenyun; Sun Guodong; Guo Yanwen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215800764026 整理番号：22P0023664

RGBDセマンティックセグメンテーションのための注意ベース二重教師付き復号器【JST・京大機械翻訳】

Attention-based Dual Supervised Decoder for RGBD Semantic Segmentation

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発行年： 2022年01月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

エンコーダデコーダモデルは,RGBDセマンティックセグメンテーションで広く使われており,その多くは2ストリームネットワークを介して設計されている。一般に,RGBDからの色と幾何学的情報を同時に推論することは,意味セグメンテーションに有益である。しかし,ほとんどの既存の手法は,符号器と復号器の両方におけるマルチモーダル情報を包括的に利用できない。本論文では,RGBDセマンティックセグメンテーションのための新しい注意ベース二重教師つき復号器を提案した。符号器において,著者らは,深く多重レベル対補足情報を抽出して,融合するために,単純だが効果的な注意ベースのマルチモーダル融合モジュールを設計した。よりロバストな深い表現と豊富なマルチモーダル情報を学習するために,異なるタスクの相関と相補的な手がかりを効果的に活用するために二重分岐復号器を導入した。NYUDv2とSUN-RGBDデータセットに関する広範な実験は,著者らの方法が最先端の方法に対して優れた性能を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

符号理論

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