语义分割网络最新 语义分割最新网络2020

文章目录

• 1. 摘要
• 2. 背景及相关方法
• 3. 本文方法的具体实现

• 3.1 预备知识
• 3.2 光流对齐模块
• 3.3 网络结构

• 4. 实验部分

• 4.1 消融实验
• 4.2 与其他网络的对比

• 5. 总结

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1. 摘要

本文提出一种能够快速且准确的进行场景解析的有效方法。通常的方法是通过得到高分辨率的且具有丰富语义特征的特征图。比如利用空洞卷积和特征金字塔。但这些方法仍然需要较多的计算量，不够有效。从利用光流对相邻视频帧进行运动对齐的方法受到启发，本文提出一种FAW（Flow Alignment Module）的方法，来学习相邻尺度特征图之间的语义流。和FPN结构融合在一起，实现了快速又精确的结果，在 80.4% mIoU 在 Cityscapes with a frame rate of 26 FPS。 在 Cityscapes, Pascal Context, ADE20K and Camvid datasets多个数据集上实现SOTA。

2. 背景及相关方法

本文的提出所针对的问题是：
从利用光流对相邻视频帧进行运动对齐的方法受到启发，对相邻尺度的featuremap，通过学习semantic flow 进行特征对齐。
对于语义分割问题来说，主要有两种研究思路：
第一种范式是基于空洞卷积，这种方法使得能够在网络的后半部分保持较高的分辨率，比如目前的常用方法PSPNet，就是利用了一个金字塔池化模块能够输出不同尺度的上下文信息，还有DeepLab系列是利用了空洞卷积空间池化模块，也就是ASPP；
第二种范式是将高层语义特征和低层语义特征进行特征融合，比如说ICNet、DFANet等。

本文的方法是受到光流启发得到的一种语义流方法。光流其实是视频语义分割任务中常用的一种方法。为了追求更快的速度，光流被用来分流某些帧的低层特征计算量，通过利用前面帧的特征进行映射。本文方法不同于以往的方法，而是在另外一个维度上进行分层传播特征。

3. 本文方法的具体实现

3.1 预备知识

关于语义分割的基本知识这里不再赘述，而是简单介绍一下本文为何提出语义流对齐这个该概念？
语义分割中最经典也是目前仍然最常用的模型是进行encoder-decoder，首先将图像下采样到原始尺寸的1/8，1/16或是32/1，然后再进行上采样恢复到原图尺寸，整个过程看起来是对称的。但是，有一个重要的问题就在于看似很常用且简单的操作-双线性插值，实际是打破了对称性的。双线性插值在恢复下采样图像的像素时，是通过对采样位置一致的地方进行插值，实际只能解决某一种固定的且预先定义的不对齐问题。此外，由于残差连接所造成的的对不起问题更加复杂。

3.2 光流对齐模块

首先给出相邻两个特征图$F_l$和$F_{l-1}$，首先将特征图$F_l$进行上采样，利用双线性插值，得到与$F_{l-1}$相同尺寸的特征图。

然后将两个特征图进行concat，再经过一个$3X3$的卷积，预测出语义流场：

对于空间中的每个位置$p_{l-1}$，通过上采样被映射到点$p_l$,

如下图所示：

3.3 网络结构

• Backbone：
  使用ResNet系列、ShuffleNet V2、DF系列作为本文实验的backbone网络；
• Contextual Module:
  上下文模块在场景解析问题中是一个重要的模块，用于捕捉长距离的上下文信息。，本文使用经典的 Pyramid Pooling Module (PPM)；
• Aligned FPN Decoder：
  该模块从encoder得到特征图，使用对齐的特征金字塔为最后一层的场景解析。使用上文中的FAM替换传统的双线性插值模块，在FPN的每个top-down回路中；
• Cascaded Deeply Supervised Learning ：
  使用深度监督损失来监督中间输出，使得解码器更容易优化，此外，利用了在线难例挖掘对于前10%的难分的像素。
  下图所示即为完整的网络结构：

4. 实验部分

4.1 消融实验

相比作为基准的FCN，本文结构增加了7.2个百分点；

相对来说，在靠后的层中加入本文的模块，具有更好的效果

不同backbone的实验结果，使用不同的backbone进行实验都具有一定的提升。

4.2 与其他网络的对比

5. 总结

本文受光流的启发，提出一种语义流对齐的方法，可以解决在使用双线性插值进行上采样时所出现的对不齐问题。