SCTNet是一种用于实时语义分割的单分支CNN模型,它利用了Transformer作为训练时的语义分支,以提取长程上下文信息。在推理阶段,只需要部署单分支CNN即可。实验证明,SCTNet在Cityscapes、ADE20K和COCO-Stuff10K数据集上取得了最新的最优性能。 SCTNet的单分支卷积神经网络,用于实时语义分割。与双分支网络相比,SCTNet通过训练...
所提SCTNet以大幅优势优于其他实时分割方案,取得了最佳的速度-精度均衡; 所提SCTNet-B-Seg100去的了80.5%mIoU且速度达62.8FPS,达成实时分割新SOTA; 所提SCTNet-B-Seg75取得了79.8%mIoU,比RTFormer-B与DDRnet-23精度更高,同时速度快两倍; 在所有输入分辨率下,所提SCTNet-B均比其他方案指标更优;此外,SCTNet-...
SCTNet既具有无推理语义分支的丰富语义表示,又保留了轻量级单分支CNN的高效率。SCTNet利用转换器作为只用于训练的语义分支,因为它具有提取远程上下文的卓越能力。利用本文提出的类变压器(transformer-like)CNN块CFBlock和语义信息对齐模块(semantic information alignment module),SCTNet可以在训练中捕获变压器分支丰富的语义...
SCTNet是一种用于实时语义分割的单分支CNN模型，它利用了Transformer作为训练时的语义分支，以提取长程上下文信息。实验结果表明，SCTNet在Cityscapes、ADE20K和COCO-Stuff10K数据集上取得了最新的最优性能。SCTNet通过训练一个transformer语义分支来提取语义信息，避免了额外的分支和昂贵的融合模块。为了缓解CNN...
华科大&美团提出:SCTNet新网络 SCTNet:实时语义分割新网络,即一种具有Transformer语义信息的单分支 CNN,可以在保留轻量级单分支CNN高效性的同时,还拥有语义分支的丰富语义表示,在多个语义分割数据集上性能和速度权衡达到最佳水平!比如在Cityscapes上达到80.5 mIoU和62.8 FPS! 代码即将开源!
SCTNet 对噪声数据具有一定的鲁棒性。它通过特征融合增强信息表达能力。模型的可解释性是研究的重点之一。SCTNet 能够自适应调整结构以适应不同规模的数据。 其在多模态数据处理方面有独特优势。模型的训练集选择对最终效果至关重要。SCTNet 借助梯度下降算法进行优化。它可以处理高维度的数据特征。模型中的池化操作有...
SCTNet轻量级且高效，具备语义分支的丰富表示能力。通过使用transformer作为训练分支提取长距离上下文信息，同时采用CFBlock与语义信息对齐模块，确保训练中捕获丰富语义。推理阶段仅需部署单分支CNN，实现高效分割。SCTNet在Cityscapes、ADE20K与COCO-Stuff-10K数据集上展现出先进性能，达到新的最先进水平。本文贡献...
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SCTNet is a powerful real-time semantic segmentation method, as shown in Figure 1. Installation We use MMSegmentation v0.26.0 as the codebase. An example (works for me): CUDA 11.3 and pytorch 1.10.0 Environment Installation conda create -n SCTNet python=3.8 conda activate SCTNet conda insta...
To eliminate this dilemma, we propose SCTNet, a single branch CNN with transformer semantic information for real-time segmentation. SCTNet enjoys the rich semantic representations of an inference-free semantic branch while retaining the high efficiency of lightweight single branch CNN. SCTNet utilizes...