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-...
具体来说,SCTNet从一个只训练的转换语义分支学习到CNN分支的远程上下文。为了减轻变压器和CNN之间的语义差距,我们精心设计了一个类似变压器的CNN块,称为CFBlock,并在对齐之前使用共享解码器头。通过训练中对齐的语义信息,单分支CNN可以对语义信息和空间细节进行联合编码。因此,SCTNet可以在保持轻量级单分支CNN架构的高效...
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...
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! 点击关注@CVer官方知乎账号,可...
SCTNet 采用并行计算加速训练和推理过程。其内部的损失函数设计旨在准确衡量模型误差。模型的参数初始化策略有助于快速收敛。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。
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...
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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With the help of the proposed transformer-like CNN block CFBlock and the semantic information alignment module, SCTNet could capture the rich semantic information from the transformer branch in training. During the inference, only the single branch CNN needs to be deployed. We conduct extensive ...
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...