Oct, 2022

ASAP：高准确度实时语义分割

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TL;DR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。
semantic segmentationfeature fusionself-attention modulevertical pooling moduleautonomous driving
发现论文，激发创造
  • 基于空间融合网络的实时语义分割

    本文提出了一种高效的 CNN 方法 ——MSFNet，它利用类边界监督和多特征融合模块来实现实时语义分割，并在 Cityscapes 和 Camvid 数据集上得到了比现有方法更好的结果。

    Nov, 2019

  • 城市街景的实时高性能语义图像分割

    本文提出了一种用于城市街景的语义分割的高性能深卷积神经网络方法，它实现了精度和速度之间的良好权衡，并展示了在实时速度下使用单个 NVIDIA TITAN X 卡片在具有挑战性的 Cityscapes 和 CamVid 测试数据集上分别实现了 73.6％和 68.0％的 mIoU 精度。

    Mar, 2020

  • 快速注意力实时语义分割

    该论文提出一种新的 CNN 模型结构和快速空间注意力机制，能够在实时高分辨率图像和视频上进行语义分割，同时实现更好的准确性和速度。在 Cityscapes 数据集中，该模型在单个 Titan X GPU 上实现了 74.4％ mIoU 的 72 FPS 和 75.5％ mIoU 的 58 FPS，比现有方法快约 50％，并保持相同的准确性。

    Jul, 2020

  • DFANet: 深度特征聚合实时语义分割

    本文提出了一种名为 DFANet 的极其高效的卷积神经网络架构，用于在资源有限的情况下进行语义分割。通过子网络和子阶段级联聚合区分特征，通过多尺度特征传播，DFANet 大大减少了参数数量，并提高了模型学习能力，在速度和分割性能之间取得平衡。在 Cityscapes 和 CamVid 数据集上的实验证明了 DFANet 具有比现有最先进的实时语义分割方法快 2 倍，FLOPs 少 8 倍的卓越性能，同时提供可比较的准确性。具体而言，它在 Cityscapes 测试数据集上实现了 70.3％的 IOU 平均值，仅使用 1.7 GFLOPs，并在一张 NVIDIA Titan X 卡上以 160 FPS 的速度进行推断，在更高分辨率图像上推断时，实现了 71.3％的 IOU 平均值和 3.4 GFLOPs。

    Apr, 2019

  • 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

  • 快速准确场景分割的语义流

    本文提出了一种名为 'Flow Alignment Module' 的方法，通过学习场景不同层级之间的语义流，并将高层次特征有效和高效地广播到高分辨率特征，使得在轻量级骨干网络上如 ResNet-18 表现卓越，在 Cityscapes 数据集上获得了 80.4% 分割精度，时速达到 26FPS。

    Feb, 2020

  • 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

  • 关注尺度：尺度感知的语义图像分割

    本论文研究了怎样在卷积神经网络中实现多尺度特征表示，提出了一种注重对每个像素位置进行加权的注意力机制。通过对三个大型数据集的广泛实验，证明了该方法的有效性。

    Nov, 2015

  • 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

  • 重访多尺度特征融合在语义分割中的应用

    本文提出了一种使用多尺度特征融合网络和 BiFPN 来进行实时图像语义分割的方法 ESeg，通过扩展传统的多尺度特征空间来实现，不需要高分辨率和昂贵的空洞卷积。实验证明，ESeg 在多个数据集上的表现比先前的方法更准确，并且实时性能得到提升。

    Mar, 2022