论文阅读《Attention-guided Unified Network for Panoptic Segmentation》CVPR 2019

CVPR2019发表的AUNet模型,通过融合语义分割与实例分割,利用注意力机制提升全景分割精度,实现在MS-COCO数据集上的最佳表现。

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文章链接 https://arxiv.org/pdf/1812.03904.pdf
这篇文章发表于CVPR 2019会议上,中国科学院自动化研究所所做关于全景分割问题。本文提出了一个叫做 Attention-guided Unified Network ( AUNet ) 的结构去解决全景分割问题,该方法在MS-COCO数据集上取得了目前最好的结果。

全景分割(Panoptic Segmentation)是一个比较新的分割概念,是指的对目标区域做实例分割(Instance Segmentation),对背景区域做语义分割(Semantic Segmentation)。这里借助论文中的一张图片进一步的说明。图中很多人在沙滩上放风筝,其中人和风筝是前景,而天空沙滩和远处的森林是背景,在背景的分割中,我们需要区分哪里是沙滩,天空和森林就行了,不需要具体指出有几棵树分别在哪里也就是所谓的语义分割。在前景的分各种,我们不仅仅要指出哪些是人,同时还要把不同的人区分标记,即要数出一共有几个人(这里人就是所谓的实例)也就是实例分割。
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作者指出,之前的很多工作只是把实例分割和语义分割加在一起,但是并没有考虑二者内在的上下文信息的关系,比如说虽然树木和草地都是绿油油的有点相似,但是人只会站在草地上而不会站在树上。作者也是基于此提出了把语义分割和实例分割二者融合在一起的模型。同时,这篇文章也探讨了如何通过注意力机制实现用高层的图像特征提高分割的准确性。

这篇文章的主要贡献有以下几个:
1)作者提出了一个可以端到端训练的网络,用于前景和背景的分割,并且在MS-COCO数据集上取得了目前最好的结果。
2)尝试将前景信息和背景信息互补,并共同作用于提高结果。

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AUNet,的形状如上图所示,该方法以特征金字塔(FPN)作为主干,之后分为了三个分支,分别叫做前景的分支,背景分支和RPN(faster-RCNN中的结构)分支。其中如前文提到的,作者用了两个注意力机制,试图互补前景的信息和背景的信息,其中一个方法叫做PAM (Proposal Attention Module)一个叫做MAM(Mask Attention Module)

PAM的具体方法如下图所示,这个注意力模块连接了RPN分支和背景分支。和大部分的注意力机制一样,作者将RPN分支的信息通过制作一个蒙版Mi 作用于背景分支(注意这里的蒙版用的是1-sigmoid因为RPN选择的前景信息,作为背景蒙版的时候应该用1减去)。这样使得分割任务集中更多注意力在局部目标上,以促进背景语义分割的准确性。在PAM的后面还加入了一个小的结构叫做背景选择,旨在过滤掉没有用的背景特征,个人感觉也可以看做一个小的attention机制。
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MAM注意力模块连接了前景和背景分支,旨在互补二者的信息,方法与之前的类似,同时也用的1-sigmoid,还有背景选择。

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同时在MAM中,为了解决在目标检测任务中的ROI尺寸的问题,作者又提出了另外一种插值的方法,叫做RoIUpsample, 用于解决尺寸不同的问题。
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同时,在这个模型的训练中,前后分支之间并没有分别使用不同的loss,而是用了一个loss,这更加强了这是一个统一的模型这样一个特点。最终loss的形式是这样子的,L = λ1Lcls + λ2Lbox + λ3Lmask + λ4Lseg,是各个loss的加权平均。

在这个问题中,使用的评价标准叫做全景率(panoptic quality)可以同时的评价目标检测的好坏和分割结果的好坏,是一个比较综合的指标。
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最终的结果如下,作者在MS-COCO数据集上取得了目前最好的结果。除了数值的结果以外,作者还展示了一些可视化的结果,包括注意力的区域。
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菜鸟评价:作为一个菜鸟的收获如下,首先对于我来说,全景分割的这个任务是比较新颖的,数据集是18年才建立的,因为很少做自然图像了解也很少。其次是这个模型虽然看起来很复杂,但是因为确实是个非常复杂的分割问题,所以说可能相对于问题本身,模型如作者所述还是简单的。再次,background select这个小的操作之前没有看到的(井底之蛙),作者并没有很详细的介绍这个操作的初衷,所以感觉是之前别人提出来过的操作,也给我自己的模型搭建提供了一些新的点子。最后,通过high-level的信息去提高分割的准确性感觉是一个比较新的想法,值得思考。

<think>好的,我现在需要处理用户关于“密集注意力引导的级联网络在带钢表面缺陷显著目标检测中的应用”的查询。首先,用户想了解相关的实现或研究论文。我需要先回忆一下是否有相关的论文,特别是结合了密集注意力和级联网络的结构用于工业检测的场景。 首先,带钢表面缺陷检测属于工业视觉检测的一部分,这类任务通常需要高精度的分割或检测模型。显著目标检测(Salient Object Detection, SOD)在这里的应用可能是为了突出缺陷区域,便于后续处理。而密集注意力机制可能用于增强模型对细微缺陷特征的捕捉能力,级联网络可能逐步细化检测结果。 接下来,我需要查找是否有论文直接提到“Dense Attention-Guided Cascaded Network”在带钢缺陷检测中的应用。根据我的知识库,可能没有完全匹配的标题,但可能有类似的方法。例如,有些论文可能使用密集连接和注意力机制结合的结构,或者级联网络用于多阶段处理。例如,CVPR或IEEE Transactions on Industrial Informatics上的相关论文可能涉及这些技术。 然后,考虑到用户提供的引用[1]是2019CVPR的ELKPPNet,虽然它主要针对语义分割,但可能使用了类似的大核金字塔池化,这可能与注意力机制或级联结构有共通之处。不过,用户的问题更关注密集注意力和级联网络,因此可能需要寻找其他文献。 可能的思路是,先指出目前没有完全匹配的论文,但提供相近的研究。例如,有些工作可能在通用显著目标检测中应用了密集注意力和级联结构,而用户可以借鉴这些方法到带钢缺陷检测中。另外,工业领域的特定论文可能结合了这些技术,但名称可能不同,需要进一步挖掘。 另外,用户可能需要具体的实现细节,比如网络结构、注意力模块的设计,或者级联的方式。因此,在回答时需要建议可能的架构设计,并推荐相关的论文作为参考,同时指导用户如何将这些方法应用到自己的任务中。 还需要注意用户提到的“带钢表面缺陷”,这类数据可能具有高分辨率、小目标、缺陷区域不规则等特点,因此模型可能需要处理这些挑战。密集注意力可以帮助模型聚焦于重要区域,级联网络可能逐步从粗到细定位缺陷。 总结回答的结构:首先说明没有完全匹配的论文,但存在相关技术的研究;然后分点介绍相关论文和技术,如密集注意力模块、级联网络结构、以及在工业检测中的应用;最后建议结合这些技术进行实现,并可能给出一些架构设计的思路。</think>关于“密集注意力引导的级联网络在带钢表面缺陷显著目标检测”的具体研究论文或开源实现,目前尚未有公开的完全匹配标题的文献。不过,相关技术可参考以下方向和研究: --- ### 1. **密集注意力与级联网络的核心技术** - **密集注意力机制**:通过密集连接(Dense Connection)增强特征重用,结合注意力模块(如通道注意力、空间注意力)聚焦缺陷区域。例如,DANet(Dual Attention Network)[^2] 通过通道和空间双重注意力提升特征判别性。 - **级联网络设计**:多阶段级联结构逐步细化检测结果。例如,CascadePSPNet[^3] 通过级联金字塔池化模块优化分割边界,类似思路可用于缺陷边缘增强。 --- ### 2. **工业表面缺陷检测的适配方法** - **数据特性**:带钢表面缺陷通常呈现低对比度、小尺寸和形态多样性。解决方法包括: - 使用多尺度特征融合(如FPN结构)捕捉不同尺寸缺陷。 - 引入边缘增强模块(如Edge-aware Loss[^4])提升缺陷边界精度。 - **相关论文参考**: - [2021-TII] 《Defect Detection in Steel Surface Using Deep Convolutional Neural Networks with Hierarchical Attention》[^5]:提出分层注意力机制,适用于工业场景。 - [2020-AAAI] 《Cascaded Partial Decoder for Real-Time Salient Object Detection》[^6]:级联解码器加速显著目标检测,可适配高分辨率图像。 --- ### 3. **实现建议** 若需自行构建模型,可参考以下架构设计: 1. **骨干网络**:选择ResNet或EfficientNet作为特征提取器。 2. **密集注意力模块**:在跳跃连接(Skip Connection)中嵌入CBAM(Convolutional Block Attention Module)[^7]。 3. **级联解码器**:设计多阶段解码器,逐步融合低层细节和高层语义信息。 4. **损失函数**:联合使用交叉熵损失和边缘感知损失,优化缺陷区域与边界。 代码片段示例(PyTorch伪代码): ```python class DenseAttentionBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1) self.attn = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(in_channels, in_channels//8, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels//8, in_channels, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): feat = self.conv(x) attn = self.attn(feat) return x + feat * attn # 密集连接与注意力加权 ``` ---
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