14、语义分割的鲁棒环境感知框架解析

语义分割的鲁棒环境感知框架解析

1. 语义分割框架概述

在语义分割任务中，提出了一种高效的表示分离框架，该框架利用了transformer技术。此框架引入了三个新颖的组件，旨在提升语义分割的准确性和效率。

2. 框架的三个新颖组件

• 解耦双路径网络 ：该组件的主要作用是保留固有的局部差异。在图像数据中，不同区域存在着局部特征的差异，解耦双路径网络能够有效地捕捉并保留这些差异，为后续的分割提供更丰富的信息。
• 空间自适应分离模块 ：负责分离最深层次的表示。在深度学习模型中，随着网络层数的增加，特征表示会变得越来越抽象和复杂。空间自适应分离模块可以对这些深层次的表示进行有效的分离，使得不同类别的特征更加清晰可分。
• 判别式交叉注意力模块 ：该模块的目的是增强生成更具判别性的掩码嵌入，以用于分类。在语义分割中，准确的分类是关键，判别式交叉注意力模块通过对特征的筛选和加权，使得生成的掩码嵌入更能准确地反映不同类别的特征，从而提高分类的准确性。

3. 框架与ViTs的集成优势

将该框架与普通的Vision Transformers（ViTs）集成后，能够在保持合理计算负载的同时，实现极具竞争力的准确性。通过可视化结果可以看出，该框架成功地学习到了更具判别性的表示，生成的分割图更加清晰和精确。

下面是一个简单的表格，展示该框架与传统方法在一些指标上的对比：
| 方法 | 准确性 | 计算负载 | 分割图清晰度 |
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