深度学习——Dual Super-Resolution Learning

最新推荐文章于 2025-08-05 15:22:33 发布

浮生若梦，为欢几何耶

最新推荐文章于 2025-08-05 15:22:33 发布

阅读量731

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习--语义分割文章标签：计算机视觉深度学习人工智能神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51352656/article/details/109583844

DSRL网络通过双信息流结构实现超分辨率学习，提高语义分割精度，同时适用于人体姿态估计。网络包括SSSR（语义分割超分辨率）、SISR（单图像超分辨率）和FA（特征关联）模块。SISR模块提供更细粒度特征，FA模块辅助SSSR训练。实验表明，DSRL网络在语义分割和人体姿态估计方面表现优越。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

CVPR2020论文：Dual Super-Resolution Learning for Semantic Segmentation
1.主要工作：
提出了双信息流结构的超分辨率深度学习网络（DSRL网络）。在不增加计算量的情况下，提高语义分割的精度。
验证了DSRL网络框架的通用性，它可以很容易地扩展到其他需要高分辨率表示的任务，如人体姿态估计。
证明了该方法在语义分割和人体姿态估计方面的有效性。

2.主体架构
在这里插入图片描述
主要分为3部分：(a) Semantic Segmentation Super-Resolution (SSSR)； (b) Single Image SuperResolution (SISR)；（c）Feature Affinity (FA) module；
(a) Semantic Segmentation Super-Resolution (SSSR)模块主体为U型网络，encoder部分提取图像层级特征，decoder上采样还原图像尺寸。特殊的是在最后多添加了一个上采样模块。使得最终的输出（语义分割蒙版）的尺寸更大，充分利用ground truth的标签信息，如输入图像为512×1024, 则输出为1024×2048。这个上采样模块为反卷积层+批标准化+relu 构成。
(b) Single Image SuperResolution (SISR)模块同样也是U型网络，并且encoder部分是与SSSR模块共享的。其根据低分辨率的输入图像，输出高分辨率图像。该模块能够提供更细粒度的图像特征信息，这些细粒度特征信息更好地帮助语义分割。
在这里插入图片描述
我们可以看出SISR模块的