论文阅读-SegNeXt: 重新思考基于卷积注意力的语义分割

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分类专栏： 读论文 文章标签： 深度学习 计算机视觉 神经网络
于 2023-02-20 13:58:03 首次发布
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SegNeXt论文重新思考卷积注意力设计，提出多尺度卷积注意力模块（MSCA）和Hamburger解码器，实现高效语义分割。在Cityscapes等基准上，SegNeXt以较低计算成本和参数量超越基于Transformer的模型。

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【YOLOv11改进 - 注意力机制】MSCA: 多尺度卷积注意力，即插即用，助力小目标检测
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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【YOLOv8改进】MSCA: 多尺度卷积注意力，即插即用，助力小目标检测
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02-06 8204
我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们展示了卷积注意力是一种比变换器中的自注意力机制更高效和有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的分割模型所拥有的特征，我们发现了几个关键组件，这些组件导致了分割模型性能的提升。这激励我们设计了一种新颖的卷积注意力网络，该网络使用廉价的卷积操作。
SegNeXt: 重新思考基于卷积注意力的语义分割
AI数据工厂
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重新设计基于CNN的语义分割，超越Transformer。
基于DeepLabV3 +网络的注意力机制图像语义分割方法
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图像语义分割是一种通过为目标类别中的每个点分配基于其“语义”的标签来区分图像中不同种类事物的技术。目前使用的Deeplabv3+图像语义分割方法计算复杂度高，内存消耗大，难以在计算能力有限的嵌入式平台上部署。在提取图像特征信息时，Deeplabv3+难以充分利用多尺度信息。这可能导致详细信息的丢失和损害分割的准确性。提出了一种基于DeepLabv3+网络的改进图像语义分割方法，以轻量级的MobileNetv2作为模型的主干。
文献阅读篇#3：论文品读”SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation“，MSCA模块
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摘要摘要译文：我们提出了SegNeXt，一个简单的用于语义分割的卷积网络架构。最近由于在编码空间信息时的自注意效率而主导了语义分割领域。在本文中，我们证明了卷积注意是一种比自注意机制更有效的上下文信息编码方法。通过分析成功的分割模型所具有的特征，我们发现了导致分割模型性能提高的几个关键因素，这促使我们设计一种新的卷积注意力网络。
基于注意力的语义分割之PSANet、DANet、OCNet、CCNet、EMANet、SANet等
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注意力机制（Attention Mechanism）如今被广泛使用在自然语言处理、图像识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中值得关注与深入了解的核心技术之一。对注意力机制的研究动机是受到人脑注意力的启发，人脑可以快速地从视觉信号中选择需要关注的区域，即注意力焦点。因此，在观察图像时，人类会根据之前观察的图像学习到未来要观察图像时注意力应该集中的位置，同时给予周围图像区域较低的注意力，而不是一次读取整幅图像的所有像素，并且随着时间推移调整焦点。
ICIP 2019 开源论文 | 基于注意力网络的RGBD图像语义分割方法
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[论文系列]SegNeXt
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SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation（NeurIPS 22）
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我们介绍了SegNeXt，这是一种用于语义分割的简单卷积网络体系结构。由于在编码空间信息时自我注意的效率，最近基于Transformer的模型已主导语义分割领域。在本文中，我们证明了卷积注意比Transformer中的自注意机制更有效地编码上下文信息。本文对已有成功分割方案进行了重审视并发现了几个有助于性能提升的关键成分，进而促使我们设计了一种新型的卷积注意力架构方案SegNeXt。
深度学习论文: SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation及其PyTorch实现
mingo_敏
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1 采用强骨干网络作为编码器；2 多尺度信息交互；3 空域注意力；4 低计算复杂度。基于此，不同于已有Transformer方案，提出的SegNeXt对编码器模块采用传统卷积模块设计但引入了多尺度卷积注意力，对解码器模块采用了Hamberger(自注意力的一种替代方案)进一步提取全局上下文信息。提出的SegNeXt兼具性能和速度的优势；
【YOLOv10改进-注意力机制】MSCAAttention多尺度卷积注意力
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们展示了卷积注意力是一种比变换器中的自注意力机制更高效和有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的分割模型所拥有的特征，我们发现了几个关键组件，这些组件导致了分割模型性能的提升。这激励我们设计了一种新颖的卷积注意力网络，该网络使用廉价的卷积操作。
论文笔记(SegNext)
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论文阅读（SegNext）
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Designfor Semantic Segmentation重新思考卷积注意力设计
donkey_1993的博客
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在当前深度学习语义分割中Transformer占据了主流的方向。作者发现卷积神经网络的注意力机制比Transformer更加高效，更加高效地编码上下文信息。通过对比之前提出的优秀的语义分割模型，作者发现了提升模型分割精度的几个关键因素（如下表所示）。通过以上的发现，作者提出的注意力卷积神经网络SegNext，在VOC数据集上mIOU可以达到0.906地精度，在COCO，ADE20K等数据集上都能够达到先进的分割水平。
SegNeXt：新一代语义分割模型的探索与实践
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SegNeXt：新一代语义分割模型的探索与实践 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SegNeXt 是一个由Visual Attention Network团队开发的深度学习项目，专注于语义分割领域。该项目旨在推动语义分割模型的发展，通过引入创新的网络结构和优化策略，实现了在复杂场景下的高精度分割。 技术分析 SegNeXt的核心是对传统卷积神经网络（CN...
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【NeurIPS 2022】SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
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SegFormer 是NeurIPS 2021 提出的方法，如下图所示，是一个 encoder-decoder 结构，encoder 部分是标准的 Transformer，decoder 把之前输出的特征拼接，然后利用MLP得到最终输出。本文提出的 SegNeXt，主要改进了两部分：1）encoder 里 Transformer 结构的 attention 使用多尺度卷积注意力替换；2）改进了 decoder 的结构。
SegNeXt---语义切分中卷积注意力设计的再思考
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基于以往成功的分割模型的良好特性，提出了一个定制的卷积注意力模块MSCA和一个CNN风格的网络Segnext。
论文解读：SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
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SegNeXt是一个简单的用于语义分割的卷积网络架构，通过对传统卷积结构的改进，在一定的参数规模下超越了transformer模型的性能，同等参数规模下在 ADE20K, Cityscapes,COCO-Stuff, Pascal VOC, Pascal Context, 和 iSAID数据集上的miou比transformer模型高2个点以上。其优越之处在对编码器（backbone）的的改进，将transformer中模型的一些特殊结构引入了传统卷积中，并提出了MSCAAttention结构，在语义分割中
SegNeXt: 语义分割中的卷积注意力设计再思考
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SegNeXt: 语义分割中的卷积注意力设计再思考 SegNeXt项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SegNeXt 项目介绍 SegNeXt是Meng-Hao Guo等人在NeurIPS 2022上提出的一种新的卷积注意力设计用于语义分割的深度学习模型。该模型基于MMSegmentation框架实现，其目标是在保持高效的同时，提高语义分割的性能。Seg...
语义分割国内外研究现状
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<think>嗯，用户让我介绍一下语义分割的国内外研究现状，我需要先理清楚这个领域的基本概念和发展脉络。语义分割是计算机视觉中的一个重要任务，目标是为图像中的每个像素分配类别标签，这在自动驾驶、医学影像分析等领域有广泛应用。首先，我应该回顾一下传统方法，比如基于图模型和随机场的方法，比如CRF，这些方法在深度学习兴起之前比较流行。 然后，深度学习的出现带来了转折点，特别是全卷积网络（FCN）的提出，这是语义分割的一个里程碑。接着是U-Net在医学图像上的成功应用，还有DeepLab系列通过空洞卷积和ASPP模块提升了性能。PSPNet的空间金字塔池化也是重要进展，这些都属于国内外的经典工作。 接下来，需要考虑近年来的发展趋势，比如Transformer架构的应用，如SETR和Segmenter，这些模型利用自注意力机制捕捉长距离依赖。另外，实时分割模型如BiSeNet和Fast-SCNN，满足实际应用中对速度的需求。弱监督和半监督学习也是一个方向，减少对标注数据的依赖。3D分割在医学和自动驾驶中的应用，比如V-Net和PointNet系列。 国内的研究情况，清华、北大、港中文等高校和企业如商汤、旷视都有贡献。例如，HRNet保持高分辨率特征，STDCNet优化实时性能，还有中文开放数据集如Cityscapes中文版的支持。 挑战部分，高分辨率图像的效率问题，小样本和弱监督学习，模型轻量化，以及领域适应和泛化能力。这些都是当前需要解决的问题。 用户可能是计算机视觉领域的学生或研究者，希望了解最新的研究动态，或者寻找研究方向。他们可能需要详细的国内外对比，突出国内成果，也可能对实际应用更感兴趣。需要确保内容结构清晰，涵盖经典方法和最新进展，同时指出挑战和未来方向。要避免过于技术化，保持易懂，同时提供足够的深度，方便进一步查阅文献。</think>语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在为图像中的每个像素分配语义类别标签（如“人”“车”“天空”等），广泛应用于自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等领域。以下是国内外研究现状的概述： --- ### **一、经典方法与深度学习革命** #### 1. **传统方法**（2015年之前） - 基于**图模型**（Graph-Cut、CRF）和**手工特征**（如SIFT、HOG）的方法占主导，但泛化能力有限，依赖复杂的后处理。 #### 2. **深度学习驱动的突破** - **FCN（全卷积网络，2015）**：首个端到端的语义分割模型，用卷积层替代全连接层，支持任意尺寸输入。 - **U-Net（2015）**：医学影像分割标杆，通过跳跃连接融合浅层细节与高层语义。 - **DeepLab系列**（2015起）：引入**空洞卷积（Dilated Conv）**扩大感受野，结合**CRF后处理**优化边界，后续版本（如v3+）加入**ASPP模块**增强多尺度特征。 - **PSPNet（2017）**：提出**金字塔池化模块**（Pyramid Pooling Module），聚合多尺度上下文信息。 --- ### **二、国内外研究热点（近5年）** #### 1. **Transformer架构的崛起** - **ViT与SETR（2020-2021）**：Vision Transformer被引入分割任务（如SETR），利用自注意力机制捕捉长距离依赖。 - **MaskFormer（2021）**：将分割任务转化为掩膜分类问题，统一实例分割与语义分割框架。 - **国内成果**：如清华、商汤等团队提出的**SegNeXt**、**DPT**等模型，优化了计算效率与多尺度特征融合。 #### 2. **实时高效分割** - **轻量化设计**：如**BiSeNet**（双边分割网络）通过双分支结构平衡速度与精度，**Fast-SCNN**针对移动端优化。 - **知识蒸馏**：国内企业（如旷视、商汤）推动轻量模型训练，通过教师-学生网络提升小模型性能。 #### 3. **弱监督与半监督学习** - 减少对全标注数据的依赖，例如： - 使用**涂鸦标注**（Scribble）或**图像级标签**生成伪掩膜。 - **自监督预训练**（如MAE、DINO）提升模型初始化效果。 #### 4. **3D与点云分割** - **医学影像**：3D U-Net、V-Net处理CT/MRI体数据。 - **自动驾驶**：PointNet++、KPConv等处理LiDAR点云分割。 --- ### **三、国内外研究团队与数据集** #### 1. **国际知名团队** - 高校：MIT、斯坦福、牛津等。 - 企业：Google（DeepLab系列）、Meta（DETR系列）、NVIDIA（实时分割模型）。 #### 2. **国内代表性工作** - 高校：清华大学（HRNet）、北京大学（MaskFormer改进）、港中文（MMSegmentation框架）。 - 企业：商汤科技（分割模型部署优化）、旷视（实时分割模型）、华为（自动驾驶场景应用）。 - 数据集：**Cityscapes中文版**、**Pascal VOC中文标注**等本土化数据支持。 #### 3. **主流公开数据集** - 通用领域：Cityscapes、ADE20K、PASCAL VOC、COCO。 - 医学领域：BraTS（脑肿瘤）、LiTS（肝脏肿瘤）。 - 遥感领域：ISPRS Vaihingen、LoveDA。 --- ### **四、挑战与未来方向** 1. **效率与精度的平衡**：高分辨率图像（如4K）的实时分割仍需优化。 2. **小样本与弱监督**：降低对标注数据的依赖。 3. **跨域泛化**：解决医疗、自动驾驶中的领域差异问题（如不同医院的CT设备差异）。 4. **多模态融合**：结合文本、LiDAR、RGB等多源信息提升鲁棒性。 5. **可解释性**：医学等领域需模型决策过程透明化。 --- ### **五、学习资源推荐** - **框架**：MMSegmentation（OpenMMLab）、HuggingFace Transformers。 - **论文**：CVPR/ICCV/ECCV最新会议论文，重点关注Google Research、FAIR（Meta）、商汤科技等团队成果。 - **课程**：李飞飞CS231n（Stanford）、国内B站公开课（如霹雳吧啦Wz的语义分割教程）。 如需更具体的模型细节或某方向深入分析，可进一步探讨！
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