Sep, 2019

实时语义分割的特征金字塔编码网络

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 多类地面分割的特征金字塔网络

    提出了一种基于完全卷积神经网络的自动多类土地分割方法，该网络具有良好的准确性和中等的内存使用率，可用于解决城市规划、环境工程或自然景观监测等问题。

    Jun, 2018

  • 特征金字塔网络用于目标检测

    该论文介绍了基于深度卷积网络的 Feature Pyramid Network（FPN），该网络利用深度卷积网络自带的金字塔多尺度特征，并在多种应用中取得了重大改进，尤其是在目标检测上。使用 FPN 的 Faster R-CNN 系统在 COCO 检测基准测试中取得了最先进的单模型结果。此外，该方法能够在 GPU 上以 5 FPS 的速度运行，是一种实用且准确的多尺度目标检测解决方案。

    Dec, 2016

  • LinkNet：利用编码器表征进行高效的语义分割

    本文提出了一种新的深度神经网络架构，使其能够在保持准确性的同时，无需显着增加参数数量，从而提高像素级语义分割的实时性能和效率。

    Jun, 2017

  • 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

  • 学习多尺度特征进行前景分割

    本文提出了一种新的鲁棒性编码器解码器结构的神经网络，使用少量的训练示例进行端到端的训练，通过特征融合在 Feature Pooling Module 中提取多尺度特征，实现对相机运动的鲁棒特征池化，免去多尺度输入的需求，通过 CDnet2014、SBI2015 和 UCSD Background Subtraction 数据集的实验表明，所提出的方法的整体 F-Measure 平均值优于现有所有最先进的方法。

    Aug, 2018

  • 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

  • S$^2$-FPN：面向实时语义分割的尺度可扩展的条形注意力引导特征金字塔网络

    本文提出一种名为 S^2-FPN 的轻量级模型，用于实时场景语义分割。该模型采用了注意力机制、尺度感知条带注意力以及全局特征上采样等多种方法，从而在准确度和速度之间达成权衡，提高了图像分割的效率。

    Jun, 2022

  • 语义分割的上下文编码

    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。

    Mar, 2018

  • SPFNet：用于语义分割的子空间金字塔融合网络

    该研究提出了一种 Subspace Pyramid Fusion Network (SPFNet) 的编码解码结构，旨在提高像素级分割的性能，并采用多尺度 / 全局上下文信息进行上下文聚合，通过实验结果表明该方法在语义分割方面与其他现有技术相当竞争力。

    Apr, 2022

  • ENet：用于实时语义分割的深度神经网络架构

    本篇论文提出一种名为 ENet 的新型深度神经网络架构，其最大特点是快速、参数少，适用于对实时性要求较高的像素级语义分割任务，且在 CamVid、Cityscapes 和 SUN 等数据集上测试表明效果相对优于同类型已有网络。

    Jun, 2016