SegNeXt 里面应用的 attention 如下图所示,和 LKA 非常类似,只不过中间的 depth-wise dilated conv 替换为三个并行的多尺度条形卷积,分别为 1x7, 1x11, 1x21 。 代码如下: classAttentionModule(BaseModule):def__init__(self,dim):super().__init__()self.conv0=nn.Conv2d(dim,dim,5,padding=2,groups...
在ADE20K数据集上,SegNeXt比其他SOTA方案平均提高2.0%mIoU,且计算量相当或更少。 Strong encoder:以强大的backbone作为encoder;Multi-scale interaction:使用多尺度信息融合Spatial attention:使用空间注意力;Computational complexity:更低的计算复杂度: 本篇文章的贡献如下: (1)确定了四个有助于语义分割模型性能提升的关...
GoogleNet和HRNet用多尺度的方法进行分割,SegNeXt多了关注机制。 VAN用大核注意力(LKA)来建立通道和空间注意力,但是忽略了多尺度特征聚合。 What Multi-scale Convolutional Attention(MSCA) MSCA包含三个部分:一个深度卷积以聚合局部信息,一个多分支深度带状卷积以捕捉多尺度上下文,以及一个 1 × 1 卷积以模拟不同...
基于此,不同于已有Transformer方案,提出的SegNeXt对编码器模块采用传统卷积模块设计但引入了多尺度卷积注意力,对解码器模块采用了Hamberger(自注意力的一种替代方案)进一步提取全局上下文信息。提出的SegNeXt兼具性能和速度的优势; 2 SegNeXt 2-1 Convolutional Encoder 在Encoder部分同样采用了金字塔架构,每个构成模块采用...
简介:我们提出了SegNeXt,一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近的基于transformer的模型由于在编码空间信息时self-attention的效率而主导了语义分割领域。在本文中,我们证明卷积注意力是比transformer中的self-attention更有效的编码上下文信息的方法。 code:Visual-Attention-Network/SegNeXt: Official Pytorch implementation...
Official Pytorch implementations for "SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation" (NeurIPS 2022) - Visual-Attention-Network/SegNeXt