【语义分割系列：九】PSPNet 论文翻译笔记解析

PSPNet详解：金字塔场景解析网络与语义分割
最新推荐文章于 2025-10-22 15:25:10 发布
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#PSPNet #segmentation #semantic #cv

PSPNet是2017年CVPR提出的一种语义分割网络，通过金字塔池化模块收集不同区域的上下文信息，解决FCN在处理场景解析时的局限性。该文介绍了PSPNet的架构、多尺度特征融合、Pyramid Pooling Module和深度监督策略，并在ImageNet等挑战赛中取得优异成绩。

2017 CVPR

Pyramid Scene Parsing Network

Semantic Segmentation on PyTorch (include FCN, PSPNet, Deeplabv3, DANet, DenseASPP, BiSeNet, EncNet, DUNet, ICNet, ENet, OCNet, CCNet, PSANet, CGNet, ESPNet, LEDNet) GitHub stars

PyTorch Implementations for DeeplabV3 and PSPNet GitHub stars

Pytorch implementation of pspnet GitHub stars

Introduce

本文提出的金字塔池化模块( pyramid pooling module)能够聚合不同区域的上下文信息,从而提高获取全局信息的能力。

场景解析(Scene Parsing)

难度与场景的标签密切相关。大多数先进的场景解析框架大多数基于FCN

FCN存在的问题

  • Mismatched Relationship

上下文关系匹配对理解复杂场景很重要，例如在，在水面上的大很可能是“boat”，而不是“car”。虽然“boat和“car”很像。FCN缺乏依据上下文推断的能力。

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