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论文总结：PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID

论文信息

• 标题: PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID
• 作者: 论文地址
• 研究领域: 实时语义分割
• 应用场景: 自动驾驶、机器人视觉、嵌入式设备等对实时性要求高的场景。
  

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创新点

1. 引入PID控制器思想:

   • 首次将比例-积分-微分（PID）控制器的概念引入深度学习语义分割任务。
   • 传统双分支网络（TBN）被视为比例-积分（PI）控制器，但PI控制器存在“过冲”问题。
   • 通过增加一个导数（D）分支，模拟PID控制器，缓解过冲问题，提升分割性能。

2. 提出PIDNet三分支架构:

   • P分支（Proportional Branch）: 专注于解析和保留高分辨率的细节信息。
   • I分支（Integral Branch）: 聚合全局上下文信息，捕获长距离依赖关系。
   • D分支（Derivative Branch）: 提取高频特征，用于精确预测边界。

3. 设计高效模块:

   • Pag模块（Pixel-attention-guided fusion module）: 实现从I分支到P分支的信息传递，避免细节特征被上下文信息淹没。
   • Bag模块（Boundary-attention-guided fusion module）: 通过边界注意力机制优化P分支与I分支特征的融合，平衡细节与上下文信息。
   • PAPPM模块（Parallel Aggregation PPM）: 改进上下文聚合模块，通过并行结构加快计算，提升实时性能。

4. 推理速度与精度的权衡:

   • 在Cityscapes和CamVid数据集上，PIDNet在保持高推理速度的同时实现了更高的分割精度，优于现有实时语义分割模型。

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方法

1. 模型整体架构

PIDNet是一种三分支架构的实时语义分割模型，分别通过P分支解析细节、I分支聚合上下文、D分支提取边界信息，同时利用Pag和Bag模块优化细节与上下文的融合，PAPPM模块加速上下文聚合。

• 三分支设计:

  • P分支（Proportional Branch）: 处理高分辨率的细节特征，聚焦于像素级信息的解析，用于保留目标的几何形状和边界。
  • I分支（Integral Branch）: 聚合局部和全局的上下文信息，用于捕获长距离依赖关系，解析全局语义。
  • D分支（Derivative Branch）: 预测边界信息，提取高频特征，通过检测边界信息辅助细节和上下文特征的融合，提升分割精度。

• 模块设计:

  • Pag模块: 基于像素级注意力机制，有选择性地融合有用的语义信息，实现从I分支到P分支的信息传递，避免细节被上下文信息淹没。
  • Bag模块: 在融合细节和上下文特征时，引入边界注意力，增强小目标和边界区域的细节特征。
  • PAPPM模块: 用于快速聚合多尺度上下文信息，通过并行化结构减少计算时间，提升实时性。

2. 网络运行流程

1. 输入图像经过主干网络（基于残差块的骨干网络），提取初步特征。
2. 特征分别流向三个分支：
   • P分支: 解析局部细节特征。
   • I分支: 聚合全局上下文信息。
   • D分支: 提取边界信息，用于辅助优化。
3. 在输出阶段，利用Bag模块结合D分支的边界信息，将P分支和I分支的特征进行加权融合，生成最终的分割结果。

3. 损失函数设计

• 多任务损失:
  • 语义损失（Cross-Entropy Loss, l₀）: 优化全局分割任务。
  • 边界损失（Weighted Binary Cross-Entropy Loss, l₁）: 强调边界区域的重要性。
  • 边界感知损失（Boundary-Awareness CE Loss, l₂）: 协调语义分割与边界检测的功能。
• 总损失函数:
  $$Loss={\lambda }_0{l}_0+{\lambda }_1{l}_1+{\lambda }_2{l}_2$$

4. PagFM模块详解

PagFM 是 PIDNet 中的 Pixel-attention-guided fusion module（像素注意力引导融合模块），其主要作用是实现从 I 分支到 P 分支的信息传递，同时避免细节特征被上下文信息淹没。通过像素级注意力机制，PagFM 有选择性地融合有用的语义信息，从而在细节和上下文信息之间找到平衡。

PagFM模块的作用：

• 像素级注意力机制：通过计算细节特征和上下文特征的相似性，动态调整两者的融合权重。避免上下文信息淹没细节信息。

• 信息传递：将 I 分支的上下文信息传递到 P 分支，同时保留 P 分支的细节特征。

• 高效设计：使用 1x1 卷积和降维操作，减少计算量。可选的通道注意力机制进一步增强特征融合能力。

实验与效果

1. 数据集与评估

• 数据集: Cityscapes、CamVid
• 评估指标: mIoU（平均交并比）、FPS（推理速度）

2. 消融实验

• ADB和Bag模块的作用:

  • 在双分支网络（BiSeNet和DDRNet）中引入ADB和Bag模块后，分割精度（mIoU）显著提升，但推理速度（FPS）略有下降。
  • 说明ADB和Bag模块在提升精度方面效果显著，但需权衡计算代价。

• Pag和Bag模块的作用:

  • 在PIDNet-L中，结合Pag和Bag模块后，模型性能提升到最高（mIoU达到80.9%）。
  • 验证了Pag模块在细节信息提取中的重要性，Bag模块在特征融合中的关键作用。

3. 性能对比

• Cityscapes数据集:
  • PIDNet在mIoU和FPS上均优于现有实时语义分割模型（如BiSeNet、DDRNet）。
• CamVid数据集:
  • PIDNet在小目标和边界区域的分割上表现尤为突出。

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效果与应用

1. 实时处理能力:

   • 通过轻量化设计（如PAPPM和Bag模块），确保分割模型在嵌入式设备或资源有限的场景中也能实时运行。

2. 边界优化与目标增强:

   • 边界感知模块（D分支和Bag模块）在边界细节和小目标分割上表现尤为突出，适合对边界精确性要求高的任务。

3. 即插即用模块:

   • PIDNet作为一个即插即用模块，能够平衡细节与上下文信息：
     • P分支: 提取高分辨率的细节特征，确保小目标和边界的准确性。
     • I分支: 提供全局上下文信息，解析复杂场景和大目标的语义。
     • D分支: 提取边界特征，强化小目标和边界的清晰度。

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总结

PIDNet通过引入PID控制器的思想，设计了三分支架构（P、I、D分支）和高效模块（Pag、Bag、PAPPM），在保持高推理速度的同时实现了优异的分割精度。其在Cityscapes和CamVid等数据集上的表现表明，该模型适用于自动驾驶等对实时性和精度要求高的场景。

代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass PagFM(nn.Module):def __init__(self, in_channels, mid_channels, after_relu=False, with_channel=False, BatchNorm=nn.BatchNorm2d):super(PagFM, self).__init__()self.with_channel = with_channelself.after_relu = after_reluself.f_x = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, mid_channels,kernel_size=1, bias=False),BatchNorm(mid_channels))self.f_y = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, mid_channels,kernel_size=1, bias=False),BatchNorm(mid_channels))if with_channel:self.up = nn.Sequential(nn.Conv2d(mid_channels, in_channels,kernel_size=1, bias=False),BatchNorm(in_channels))if after_relu:self.relu = nn.ReLU(inplace=True)def forward(self, x, y):input_size = x.size()if self.after_relu:y = self.relu(y)x = self.relu(x)y_q = self.f_y(y)y_q = F.interpolate(y_q, size=[input_size[2], input_size[3]],mode='bilinear', align_corners=False)x_k = self.f_x(x)if self.with_channel:sim_map = torch.sigmoid(self.up(x_k * y_q))else:sim_map = torch.sigmoid(torch.sum(x_k * y_q, dim=1).unsqueeze(1))y = F.interpolate(y, size=[input_size[2], input_size[3]],mode='bilinear', align_corners=False)x = (1 - sim_map) * x + sim_map * yreturn xif __name__ == "__main__":# 定义输入张量大小（Batch、Channel、Height、Wight）B, C, H, W = 16, 512, 40, 40input_tensor = torch.randn(B,C,H,W)  # 随机生成输入张量input_tensor1 = torch.randn(B, C, H, W)  # 随机生成输入张量dim=C# 创建 ARConv 实例block = PagFM(in_channels=dim,mid_channels=dim//4)device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")sablock = block.to(device)print(sablock)input_tensor = input_tensor.to(device)input_tensor1 = input_tensor1.to(device)# 执行前向传播output = sablock(input_tensor,input_tensor1)# 打印输入和输出的形状print(f"Input: {input_tensor.shape}")print(f"Output: {output.shape}")

代码详解

1. 模块功能概述

PagFM（Position-wise Adaptive Gated Feature Modulation）是一种特征融合模块，通过计算两个输入特征图的空间相似性，动态调整它们的融合权重。其核心思想是：

• 特征对齐：通过插值对齐不同分辨率的特征图。
• 相似性建模：计算位置级别的相似度图（SimMap）。
• 自适应融合：根据相似度图加权融合输入特征。

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2. 代码逐行解析

2.1 初始化方法 __init__

def __init__(self, in_channels, mid_channels, after_relu=False, with_channel=False, BatchNorm=nn.BatchNorm2d):super(PagFM, self).__init__()self.with_channel = with_channelself.after_relu = after_relu# 特征变换分支（对x和y分别进行通道降维）self.f_x = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=1, bias=False),BatchNorm(mid_channels))self.f_y = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=1, bias=False),BatchNorm(mid_channels))# 通道维度的相似性建模（可选）if with_channel:self.up = nn.Sequential(nn.Conv2d(mid_channels, in_channels, kernel_size=1, bias=False),BatchNorm(in_channels))# ReLU激活（可选）if after_relu:self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

• 参数说明：

  • in_channels：输入特征通道数。
  • mid_channels：中间降维后的通道数（通常为输入通道的1/4）。
  • after_relu：是否在特征变换前应用ReLU激活。
  • with_channel：是否启用通道维度的相似性建模。
  • BatchNorm：批归一化层类型。

• 子模块：

  • f_x 和 f_y：通过 1x1 卷积将输入特征降维到 mid_channels，减少计算量。
  • up（可选）：将相似性图从 mid_channels 恢复到 in_channels，用于通道级融合。
  • relu（可选）：增强特征非线性。

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2.2 前向传播 forward

def forward(self, x, y):input_size = x.size()# 可选：应用ReLU激活if self.after_relu:y = self.relu(y)x = self.relu(x)# 特征变换与对齐y_q = self.f_y(y)  # 对y降维y_q = F.interpolate(y_q, size=[input_size[2], input_size[3]], mode='bilinear', align_corners=False)x_k = self.f_x(x)   # 对x降维# 计算相似性图 (SimMap)if self.with_channel:# 通道级相似性：x_k * y_q → 卷积恢复通道 → Sigmoidsim_map = torch.sigmoid(self.up(x_k * y_q))else:# 空间级相似性：通道求和 → 添加维度 → Sigmoidsim_map = torch.sigmoid(torch.sum(x_k * y_q, dim=1).unsqueeze(1))# 特征融合y = F.interpolate(y, size=[input_size[2], input_size[3]], mode='bilinear', align_corners=False)x = (1 - sim_map) * x + sim_map * y  # 加权融合return x

• 步骤解析：
  1. 特征对齐：通过双线性插值将 y 的分辨率调整到与 x 相同。
  2. 相似性计算：
     • 通道级（with_channel=True）：逐通道计算相似度，保留通道信息。
     • 空间级（with_channel=False）：跨通道求和，生成空间注意力图。
  3. 特征融合：根据相似度图动态融合 x 和 y，公式为 x = (1 - sim_map) * x + sim_map * y。

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3. 关键组件解析

3.1 1x1 卷积的作用

• 降维：减少特征通道数，降低计算复杂度。
• 特征变换：将输入特征映射到同一语义空间，便于相似性计算。

3.2 相似性图（SimMap）

• 生成方式：
  • 空间级：跨通道求和，生成单通道的注意力图，关注空间位置的重要性。
  • 通道级：保留通道维度，生成多通道的相似性图，增强通道间的交互。
• Sigmoid 激活：将相似度值压缩到 [0,1] 区间，作为加权系数。

3.3 双线性插值

• 功能：对齐不同分辨率的特征图（如 y 可能来自深层网络，分辨率较低）。
• 模式选择：align_corners=False 避免边缘像素对齐问题，适用于特征图插值。

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4. 示例与测试

if __name__ == "__main__":B, C, H, W = 16, 512, 40, 40input_tensor = torch.randn(B, C, H, W)  # 主特征（如浅层特征）input_tensor1 = torch.randn(B, C, H//2, W//2)  # 辅助特征（如深层特征）# 创建 PagFM 实例（中间通道为128）block = PagFM(in_channels=C, mid_channels=C//4, with_channel=True)output = block(input_tensor, input_tensor1)print(f"Input shape: {input_tensor.shape}")  # [16, 512, 40, 40]print(f"Output shape: {output.shape}")       # [16, 512, 40, 40]

• 输入：两个不同分辨率的特征图（input_tensor1 被插值到与 input_tensor 相同尺寸）。
• 输出：融合后的特征图，尺寸与 input_tensor 一致。