- …
- …
#93
summarized by : Anonymous
どんな論文か?
従来手法はpixel levelからのSegmentationのパフォーマンスばかりに注目しており、潜在的なpixel groupingタスクを無視してきた。そこでsemsegタスクをpixel-group attentionとpixel-wise predictionの2つの独立したサブタスクに分解してsemsegを行うSqueeze and attention networkを提案。
新規性
単なるpixel-wiseな予測をするのではなく、pixel-wise predictionも同時に行うことでピクセル間のつながりを意識した認識を行った点
画像認識用のSE Moduleをsemseg用に改良し、空間情報を完全に圧縮しないことでpixel groupingのためのカテゴリ特有のAttention maskを生成した点。
結果
PASCAL VOC :83.2%(without COCO pre-training)
PASCAL Context :54.4%(SOTA)
その他(なぜ通ったか?等)
- …
- …