㈠ 語義分割網路-CCNet
CCNet，全稱為Criss-Cross Attention Network，是一種用於語義分割任務的深度神經網路架構。它在處理具有復雜語義結構的圖像時，如城市街景或自然風景照片，取得了卓越的性能。CCNet通過其獨特的設計，顯著提高了分割任務的精度和連續性，同時在各種硬體和場景中表現出高效運行的特性。以下是CCNet的關鍵特點及其工作原理的概要。
CCNet的主要特點包括：
1. **跨通道交互**：通過引入交叉通道注意力機制，允許不同通道的特徵圖進行有效的信息傳遞和交互。這有助於捕獲圖像中不同對象、紋理和結構的語義信息，從而提高分割精度。
2. **雙向注意力**：CCNet採用雙向注意力機制，使每個像素點能夠獲取來自不同方向的上下文信息。這種機制有助於改善圖像分割的連續性，減少邊界模糊和碎片化問題。
3. **多尺度特徵**：支持多尺度的特徵提取，使CCNet能夠同時處理圖像中的細節和全局信息，對捕獲對象的不同尺度和形狀非常關鍵，使其在各種分割任務中表現出色。
此外，CCNet設計相對輕量級，減少計算和內存開銷，適用於各種硬體環境。
CCNet的工作原理基於引入交叉通道和雙向注意力機制，增強語義分割網路的表徵能力。其關鍵組件包括：
1. **Backbone網路**：建立在強大的卷積神經網路之上，用於提取圖像特徵。
2. **交叉通道注意力模塊**：計算不同通道之間的關聯性，允許特徵圖在通道之間進行信息交換，捕獲全局語義信息。
3. **雙向注意力模塊**：通過計算像素點之間的相關性，決定每個像素點應該關注的上下文信息，保持分割結果的連續性。
4. **多尺度特徵融合**：在多個尺度上運行，處理不同大小的對象，合並尺度特徵圖，產生最終分割結果。
綜上所述，CCNet通過其獨特的設計，顯著提升了語義分割任務的性能，尤其是在處理復雜圖像結構方面。未來的研究將涉及CCNet在不同數據集和基於transformer系列主幹的比較，以進一步評估其在當前主流分割任務中的表現。
㈡ 現階段在圖像語義分割方面，哪些神經網路演算法比較流行
卷積神經網路以其局部權值共享的特殊結構在語音識別和圖像處理方面有著獨特的優越性，其布局更接近於實際的生物神經網路，權值共享降低了網路的復雜性，特別是多維輸入向量的圖像可以直接輸入網路這一特點避免了特徵提取和分類過程中數據重建的復雜度。
㈢ 語義分割經典——RefineNet詳解
語義分割是計算機視覺領域的一個重要任務，它的目標是為圖像中的每個像素分配一個唯一的標簽，從而實現對圖像內容的理解。例如，將一幅真實場景拍攝的圖像與逐像素類別標注的結果對比，可以看到行人、車輛、道路和樹木等被採用不同的顏色進行區分。然而，某些語義分割方法在使用卷積或池化層時，會導致圖像解析度的降低。為此，Lin等人提出了RefineNet，一種多路徑強化網路，旨在解決這一問題。
RefineNet的創新之處在於，它利用了下采樣過程的所有信息，並通過遠程殘差連接實現高解析度的預測。這樣，淺層的完善特徵可以直接強化高級的語義特徵，從而提高預測的准確性。其貢獻主要體現在以下幾個方面：首先，提出了多路徑網路，利用多級別的抽象用於高解析度語義分割；其次，通過使用帶殘差連接的同態映射構建所有組件，使得梯度能夠在短距離和長距離間傳播，實現端到端的訓練；最後，提出了鏈式殘差池化模塊，從較大的圖像區域捕獲背景上下文信息。該模塊使用多個窗口尺寸獲得有效的池化特徵，並使用殘差連接和學習到的權重進行融合。
RefineNet的整體架構包括三個核心模塊：殘差卷積模塊、多解析度融合模塊以及鏈式殘差池化模塊。殘差卷積模塊通過ReLU和Conv3x3操作進行特徵提取，並通過加法融合前後的特徵圖。多解析度融合模塊將多種解析度的特徵圖輸入到融合模塊中，首先通過卷積層獲得尺寸不變的特徵圖，然後使用上采樣操作將所有特徵圖擴展為尺寸相同的新特徵圖，最後使用Sum操作融合所有的特徵圖。鏈式殘差池化模塊旨在從大的背景區域中捕獲上下文信息，使用多個池化窗口獲得有效的特徵，並使用學習到的權重進行融合。
在實驗結果方面，RefineNet在多個數據集上（如【2】【3】等）進行了分割相關的實驗，並取得了非常出色的表現。在對象分析任務中，標注的位置包括頭、軀干、上下臂和上下腿，RefineNet的預測結果非常准確，能夠很好地識別各個部位。在語義分割任務中，RefineNet在多個標准數據集上提供了結果，定量指標值均非常出色。例如，在SUN-RGBD數據集上的結果顯示出其在高解析度語義分割方面的強大能力。此外，還進行了一次消融實驗，以驗證RefineNet的級聯結構的靈活性，並展示了幾種連接方式下的表現。
綜上所述，RefineNet是一種多路徑強化網路，通過利用下采樣過程的所有信息和遠程殘差連接，實現了高解析度的語義分割。它在多個數據集上取得了出色的結果，證明了其在語義分割任務中的有效性和實用性。通過多路徑網路、多解析度融合模塊以及鏈式殘差池化模塊的結合，RefineNet在保持高解析度的同時，能夠捕獲背景上下文信息，從而實現更准確的語義分割。