论文学习21：Pyramid Scene Parsing Network

代码来源

GitHub - hszhao/PSPNet: Pyramid Scene Parsing Network, CVPR2017.

模块作用

对于不受限制的开放词汇和多样化场景，场景解析极具挑战性。本文结合金字塔池化模块和提出的金字塔场景解析网络（PSPNet），利用基于不同区域的上下文聚合技术，充分利用全局上下文信息。文中提出的全局先验表示能够有效地在场景解析任务中产生高质量的结果，而PSPNet则为像素级预测提供了卓越的框架。

模块结构

1. 金字塔池化模块（Pyramid Pooling Module）

• 通过多尺度池化，捕捉从全局到局部的上下文信息，解决传统全局平均池化丢失空间关系的问题。增强模型对复杂场景的理解能力，特别适用于处理类别混淆和不显著对象。

2. 基础网络（ResNet with Dilated Convolutions）

• 膨胀卷积在不增加参数量的情况下扩大感受野，适合密集预测任务。ResNet提供深层特征提取能力，确保模型捕捉丰富的语义信息。

3. 深度监督（Deep Supervision）

• 通过分阶段优化，缓解深度网络的梯度消失问题。提高训练稳定性和模型泛化能力。

总结

本文提出了一个有效的金字塔场景解析网络，用于复杂场景理解。全局金字塔池化功能提供了额外的上下文信息。研究人员还为基于 ResNet 的 FCN 网络提供了一种深度监督优化策略，并希望公开的实现细节能够帮助采用这些有用的策略进行场景解析和语义分割，并推进相关技术的发展。