代碼來源
GitHub - hszhao/PSPNet: Pyramid Scene Parsing Network, CVPR2017.
模塊作用
對于不受限制的開放詞匯和多樣化場景，場景解析極具挑戰性。本文結合金字塔池化模塊和提出的金字塔場景解析網絡（PSPNet），利用基于不同區域的上下文聚合技術，充分利用全局上下文信息。文中提出的全局先驗表示能夠有效地在場景解析任務中產生高質量的結果，而PSPNet則為像素級預測提供了卓越的框架。
模塊結構
1. 金字塔池化模塊（Pyramid Pooling Module）
- 通過多尺度池化，捕捉從全局到局部的上下文信息，解決傳統全局平均池化丟失空間關系的問題。增強模型對復雜場景的理解能力，特別適用于處理類別混淆和不顯著對象。
2. 基礎網絡（ResNet with Dilated Convolutions）
-
膨脹卷積在不增加參數量的情況下擴大感受野，適合密集預測任務。ResNet提供深層特征提取能力，確保模型捕捉豐富的語義信息。
3. 深度監督（Deep Supervision）
- 通過分階段優化，緩解深度網絡的梯度消失問題。提高訓練穩定性和模型泛化能力。
總結
本文提出了一個有效的金字塔場景解析網絡，用于復雜場景理解。全局金字塔池化功能提供了額外的上下文信息。研究人員還為基于 ResNet 的 FCN 網絡提供了一種深度監督優化策略，并希望公開的實現細節能夠幫助采用這些有用的策略進行場景解析和語義分割，并推進相關技術的發展。
