FeatUp: A Model-Agnostic Framework for Features at Any Resolution

Conceitos essenciais

Deep features often lack spatial resolution for dense prediction tasks, but FeatUp restores lost spatial information without altering semantics.

Resumo

Abstract:

• FeatUp introduces a model-agnostic framework to enhance deep features' spatial resolution.
• Two variants of FeatUp are presented: one that guides features with high-resolution signal and another that fits an implicit model to reconstruct features.
• FeatUp significantly outperforms other feature upsampling approaches in various downstream tasks.

Introduction:

• Efforts have been made to extract features from different data modalities.
• Deep features often sacrifice spatial resolution for semantic quality, hindering dense prediction tasks.

Methods:

• FeatUp computes high-resolution features by observing multiple low-resolution views.
• Two architectures are introduced: a fast feedforward upsampler based on Joint Bilateral Upsampling and an implicit network-based upsampling strategy.

Experiments:

• FeatUp improves linear probe transfer learning, model interpretability, and end-to-end semantic segmentation.
• Outperforms baselines across various metrics in semantic segmentation and depth estimation tasks.

Conclusion:

• FeatUp presents a novel approach to upsample deep features using multiview consistency, improving performance across multiple downstream tasks.

Estatísticas

FeatUp solves critical problems in computer vision by enhancing deep features' spatial resolution.
ResNet-50 produces 7x7 deep features from a 224x224 pixel input (32x resolution reduction).
FeaTup outperforms other feature upsampling approaches in class activation map generation, transfer learning for segmentation and depth prediction, and end-to-end training for semantic segmentation.

Citações

"Deep models learn high-quality features but at prohibitively low spatial resolutions." - Content
"FeatUp significantly outperforms other feature upsampling approaches in various downstream tasks." - Content

Principais Insights Extraídos De

FeatUp

by Stephanie Fu... às arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10516.pdf

Perguntas Mais Profundas

How can the concept of multiview consistency be applied beyond computer vision

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What potential limitations or drawbacks might arise from using FeatUp in practical applications

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