Apr, 2022

SPFNet：用于语义分割的子空间金字塔融合网络

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TL;DR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。
encoder-decoder structurepixel-wise segmentationsubspace pyramid fusion networkglobal context informationsemantic segmentation
发现论文，激发创造
  • SPGNet: 场景解析的语义预测引导

    本研究提出了一种名为 SPGNet 的模型，将 Semantic Prediction Guidance (SPG) 模块应用于两阶段编码 - 解码神经网络中，通过精细的特征重新分配，可显着提高语义分割准确率。

    Aug, 2019

  • 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

  • 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

  • 基于跨尺度像素到区域关系操作的多尺度特征聚合用于语义分割

    本文提出了一种通过跨尺度像素到区域关系操作，使低层特征聚合相邻高层特征的互补上下文，发挥跨尺度上下文传播作用的有效特征塔网络方法，具有较高的效率和性能表现。

    Jun, 2021

  • 单目深度预测的金字塔特征注意力网络

    通过引入金字塔特征注意网络（PFANet），以提升高级上下文特征和低级空间特征，进一步改善深度估计中的空间布局、边界模糊和物体表面不连续等问题，并通过采用不同尺度的双尺度通道注意模块（DCAM），并以空间金字塔注意模块（SPAM）作为低级特征图中多尺度详细信息的引导来利用视觉特征的空间关系。最后，引入了尺度不变梯度损失，以增加对深度不连续区域中错误的惩罚。实验结果表明，我们的方法在 KITTI 数据集上优于最先进的方法。

    Mar, 2024

  • 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

  • 金字塔玛巴：基于选择性空间状态模型重新思考金字塔特征融合用于遥感图像语义分割

    基于深度学习和多尺度特征融合的 PyramidMamba 语义分割网络在多个公开数据集上取得了最先进的性能，并展示了实时语义分割的巨大潜力。

    Jun, 2024

  • GraphFPN：面向物体检测的图特征金字塔网络

    本文提出的基于图形特征金字塔网络的多尺度特征学习方法，在对象检测任务中优化了 Faster R-CNN 算法，并超越了之前的最先进特征金字塔算法和其他流行的检测方法。

    Aug, 2021

  • MFPNet: 轻量级语义分割的多尺度特征传播网络

    我们提出了一种新颖的轻量级分割架构，名为多尺度特征传播网络 (MFPNet)，通过设计具有柔性瓶颈残差模块的鲁棒的编码器 - 解码器结构，探索深入且丰富的多尺度语义上下文，同时利用图卷积网络 (GCNs)，在瓶颈残差模块之间进行多尺度特征传播，最终在基准数据集上表现出优异的分割结果。

    Sep, 2023

  • IPG-Net：用于小目标检测的图像金字塔引导网络

    本文提出了一种名为 IPG-Net 的新型网络，旨在解决 CNN 目标检测中浅层保留空间信息但缺乏语义信息、深层具有高语义概念但丢失了很多空间信息的信息不平衡问题。IPG-Net 引入了图像金字塔引导来解决这个问题，并在两种检测模型上得到了最新的结果。

    Dec, 2019