CVPR-
好久没有写博客了,抽个空赶紧把阅读笔记梳理下,头发秃了容易忘事 🕔,哈哈
文章目录
1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions3 Method3.1 Encoding Network3.2 Design of Decoder 4 Experiments5.1 Datasets5.2 Ablation Study5.4 Compare with State-of-the-arts 6 Conclusion(own)1 Background and Motivation
看标题,rethinking,噢,懂了懂了,基于 BiSeNet 的改进,
BiSeNet 是采用 context path 和 spatial path 双路结构,配合 【SENet】《Squeeze-and-Excitation Networks》 ,以增强语义分割网络的特征提取能力!
本文基于 BiSeNet,指出
BiSeNet 的 context path 中 backbone 套用现有的分类网络,没有针对 segmentation 任务专门设计,影响语义分割的精度;spatial path 虽提升了细节分割能力,但同时引入额外的计算量,增加了 inference 的负担,影响分割的速度
本文专门设计利于分割的轻量级 context path——Short-Term Dense Concatenate network(STDC),提出不影响推理速度的 spatial path(Detail Guidance module),achieve state-of-the-art speed-accuracy trade-off
2 Advantages / Contributions
设计STDC网络,设计Detail Guidance module作为分割的 decoder, achieve state-of-the-art speed-accuracy trade-off
3 Method
3.1 Encoding Network
也即 BiSENet 的 context path 部分,图 3 a) 即 STDC 网络,由 b)、c) 所示的 STDC 模块组成
b 和 c 每个module 都有 n 个 block,区别仅是跨 stage 时候,block2 的 stride 为 2 的区别,module 很像 densenet,通道数随着 block 的深入呈指数下降,最后一个 block 的通道数和倒数第二个 block 的通道数一样,STDC module 参数量计算如下
M 和 N 是输入输出 channels,n 是 block 个数
类 DenseNet 的设计结构,可提取scalable receptive field and multi-scale information,且参数量随着 n 的增大反而下降了(n>=2)
作者实验设定 n = 4
网路的细节设定如下
每个 stage 两行 R 含义是 STDC module © 和 STDC module (d) 的堆叠数量
we only use one convolutional block in each of Stage 1&2, which is proved to be sufficient according to our experiences.
哈哈哈,stage1 和 stage2 中的 channels 还没有升上去,指数级的通道下降方式吃不消
3.2 Design of Decoder
这里涉及到了作者设计的 Detail Aggregation Module(下图的 b,c 结构),以及 BiSENet 中的 ARM(Attention Refinement Module) 和 FFM (Feature Fusion Module)模块
注意 stage5 后的结果,global average pooling ->up-sampling 后和 refine(ARM 模块,也即使 SE attention) 的 stage4 stage5 特征 concat 作为 FFM 模块输入之一了
FFM 的另一个输入来自被 Detail Aggregation Module 监督的 stage3 特征,细节如下
GT 通过拉普拉斯金字塔,上采样 concat 配合 learn-able 1x1 conv 生成二值 mask 来监督由 stage3 生成的 Detail head
作者引入的 Detail Aggregation Module(上图 b、c) 的作用为:
leading to more precise preservation of spatial details in low-level layerswithout extra computation cost in the inference time.
由于产生的 detail GT 前景较少,背景较多,直接用 binary cross-entropy 监督容易导致正负样本不均衡,作者在 binary cross-entropy 基础上,辅助了 Dice Loss
Dice Loss 的介绍可以参考
医学影像分割—Dice Loss
Note that this branch(Detail Aggregation Module) is discarded in the inference phase.
4 Experiments
5.1 Datasets
ImageNetCityscapesCamVid5.2 Ablation Study
1)Effectiveness of STDC Module
blocks 越多,越快,精度越高
2)Effectiveness of Our backbone
3)Effectiveness of Detail Guidance
对比有无 Detail Guidance 的 stage3 (b、C)
The features of Stage 3 with detail guidance encode more spatial information comparing to that of Stage 3 without detail guidance.
5.4 Compare with State-of-the-arts
1)Results on ImageNet
2)Results on Cityscapes
3)Results on CamVid
6 Conclusion(own)
global pooling -> context information
/MichaelFan01/STDC-Seg