语义分割--Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation

AttentiontoScale：多尺度图像分割
最新推荐文章于 2024-09-30 18:14:32 发布
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本文介绍了一种用于语义图像分割的方法——AttentiontoScale。该方法通过引入注意力机制来为不同尺度的特征分配权重，从而实现对多尺度信息的有效利用。采用Share-net结构与注意力模型相结合的方式，实验表明此方法在PASCAL VOC2012及MS-COCO数据集上取得了较好的效果。

Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation
CVPR2016

http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html

针对语义分割问题，嵌入多尺度信息是很有必要的，这里我们提出用一个 attention mechanism 来学习每个像素位置的 softly weight the multi-scale features

这里写图片描述
attention model 学习对于不同尺度的物体赋予不同的权重

对于提取多尺度特征，目前主要有两种网络结构：

这里写图片描述
Skip-net 和 Share-net，这里我们认为 Share-net 能够与 attention model 更好的结合，所以采用了 attention model

怎么融合多尺度特征信息了？
这里写图片描述
这里我们首先得到权重，再根据权重来融合多尺度特征信息

PASCAL-Person-Part validation set
这里写图片描述
E-Supv: extra supervision The ground truths are downsampled properly during training

这里写图片描述

max-pooling 和 attention model 效果对比：
这里写图片描述

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PASCAL VOC 2012 test set
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PASCAL VOC 2012 validation set
这里写图片描述

MS-COCO validation set
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[Paper Reading] Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation
C_row的博客
08-02 2287
Background: Multi-scale features对性能的提升是非常大的。做Multi-scale一般是两个思路：skip-net和share-net
深度学习—— Scale-aware Semantic Image Segmentation
weixin_51352656的博客
03-02 959
CVPR2016原论文：Attention to Scale: Scale-aware Semantic image Segmentation 源代码（caffe框架）：http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html 1.主要内容： 提出了多尺度注意力机制的语义分割网络模型。该网络模型具备两大特点：1，运用了多尺度特征 2，运用了注意力机制。 运用多尺度特征，网络模型能捕获到不同感受野的上下文特征，这些上下文图像特征对于语义分割十分重要。提取多尺度特征的两
Scale-Aware Face Detection阅读笔记
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10-20 1303
https://arxiv.org/pdf/1706.09876.pdf 论文中通过两步来实现多尺度的人脸检测 Face Scale EstimationSingle Scale Detection 首先，估计出图片中存在的人脸的尺度，并且计算出每个尺度的置信度，再选取置信度高的，在这些特定的尺度上对人脸进行检测。这样的方法不用在各个尺度下对人脸进行检测，因此在速度上会比较快。
论文阅读：Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation
a486259的博客
08-20 1129
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.03339.pdf发表时间:2016在全卷积神经网络(FCNs)中结合多尺度特征一直是实现语义图像分割最新性能的关键因素。提取多尺度特征的一种常见方法是将多个调整后的输入图像提供给一个共享的深度网络，然后将得到的特征合并起来进行像素级分类。在这项工作中，我们提出了一种注意机制，学习在每个像素位置的多尺度特征。我们采用了一个最先进的语义图像分割模型，我们与多尺度输入图像和注意力模型共同训练它。
语义分割 - Semantic Segmentation Papers
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
05-23 3万+
Semantic Segmentation Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation - CVPR2018 - Face++ [Paper] Vortex Pooling: Improving Context Representation in Semantic Segmentation - 2018...
CVPR2019/图像翻译：TransGaGa: Geometry-Aware Unsupervised Image-to-Image Translation几何感知的无监督图像到图像的翻译
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最新发布
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[paper] Attention to Scale
AlgoComp
02-19 1949
(CVPR 2016) Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation Paper: https://arxiv.org/abs/1511.03339
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双注意力机制网络，attention在图像分割领域的进一步优化？
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图像分割论文 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 阅读笔记
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图像分割论文 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 阅读笔记原文：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 作者：Jonathan Long，Evan Shelhamer，Trevor Darrell 下载地址：https://arxiv.org/abs/160
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