CVPRMar, 2018

语义分割的上下文编码

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TL;DR本文提出了一种 Context Encoding Module 方法，在原有 FCN 框架的基础上加入了全局场景语义信息来优化语义分割结果，在 PASCAL-Context、PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 数据集上取得了最新最优的成果，并且通过在 CIFAR-10 数据集上进行对比实验表明该方法可以用来改善相对浅层网络的特征表示效果。
semantic segmentationcontext encoding modulefully convolutional networkpixelwise labelingglobal contextual information
发现论文，激发创造
  • 实时语义分割的特征金字塔编码网络

    提出了一种轻量级特征金字塔编码网络（FPENet）来在语义分割任务中平衡精度和速度。通过深度扩张卷积对多尺度上下文特征进行特征金字塔编码块的编码，在解码器中引入了互相嵌入上采样模块以高效聚合高级语义特征和低级空间细节。在 Cityscapes 和 CamVid 基准数据集上，该网络具有更少的参数和更高的推理速度，并实现了 68.0％的平均 IoU 和 102 FPS 的速度。

    Sep, 2019

  • CE-Net：用于 2D 医学图像分割的上下文编码器网络

    本文提出了一种上下文编码网络（CE-Net），用于 2D 医学图像分割，其中包含特征编码器模块、上下文提取器和特征解码器模块，使用预训练的 ResNet 块作为特征提取器，并应用于不同的 2D 医学图像分割任务中，结果表明，所提出的方法在不同医学图像分割任务中性能优于原始 U-Net 方法和其他最新方法。

    Mar, 2019

  • ASAP：高准确度实时语义分割

    本文提出使用 Feature Fusion with Different Norms (FFDN)，利用多重尺度的丰富全局上下文信息和垂直池化模块来减少在垂直方向上全局上下文编码的复杂度。在城市风景测试数据集上，平均交互并集（mIoU）为 73.1，每秒帧数（FPS）为 191，与目前最先进的结果相当。

    Oct, 2022

  • 像素级编码和深度分层用于实例级语义标注

    本文进行了实例感知语义分割的研究，提出了一种利用全卷积网络的方法预测语义标签、深度和基于实例的编码，并通过低层次计算机视觉技术在 KITTI 和 Cityscapes 街景数据集上生成最先进的实例分割，该方法在性能上超过了现有的工作，并可以额外预测单个实例与单眼图像的绝对距离以及像素级语义标签。

    Apr, 2016

  • Fast-SCNN: 快速语义分割网络

    本文介绍了一种快速分割卷积神经网络（Fast-SCNN），它是一种高分辨率图像数据（1024x2048px）的半实时语义分割模型，适用于在低内存嵌入式设备上进行高效计算。该网络通过在多个分辨率分支上同时计算低级特征和高级特征，实现了高分辨率的空间细节与更低分辨率下提取的深度特征的结合，并在 Cityscapes 数据集上以每秒 123.5 帧的速度获得了 68.0％的平均交并比准确率。实验证明，预先培训规模的大规模预处理是不必要的。

    Feb, 2019

  • ContextNet：探索上下文及细节用于实时语义分割

    ContextNet 提出了一种新的深度神经网络架构，利用分解卷积、网络压缩和金字塔表示等技术，实现了高效的全局上下文信息提取和高分辨率分割细节捕捉，从而在保持精度的前提下，降低了内存需求，实现了具备实时性和低存储成本的语义分割。

    May, 2018

  • 高效语义分割的知识适应

    针对语义分割中的计算效率和精度问题，本文提出一种知识蒸馏方法，利用预训练自编码器在转移潜空间内优化特征相似度，同时引入亲和力蒸馏模块以计算整个图像的远程依赖，将经典的深度 FCN 用于大步长下进行语义分割，实验证明，所提出的方法不仅可以提高小型 FCN 的精度，还可以使用较少的 FLOPS 训练出优秀的小型模型。

    Mar, 2019

  • 高效 FCN：用整体指导解码进行语义分割

    本文提出了一种新的语义分割方法: EfficientFCN, 相较于基于 dilatedFCN 的方法，该方法既可以取得相似的高精度分割效果，又能够在计算成本上做到只有原来的 1/3，这一成果达到了一种性能和效率的平衡。

    Aug, 2020

  • 利用图像以外的语境信息进行语义分割

    本文研究语义图像分割中的上下文聚合问题，提出了一种基于特征存储模块和类概率分布学习的像素表示增强方法，利用跨图像的上下文信息进一步提高了性能。

    Aug, 2021

  • 基于上下文编码器 - 解码器网络的视觉显著性预测

    该论文提出了一种基于卷积神经网络的方法，通过提取多尺度的高级视觉特征和上下文信息，结合全局场景信息，用于准确预测视觉显著性，可以适用于资源受限的应用，如（虚拟）机器人系统，从而在多个基准测试数据集上取得了有竞争力和一致的结果。

    Feb, 2019