本文介绍了一种基于单模态语义分割的新型坑洞检测方法。它首先使用卷积神经网络从输入图像中提取视觉特征。然后，通道注意力模块重新引起通道功能以增强不同特征映射的一致性。随后，我们采用了一个不足的空间金字塔汇集模块（包括串联循环升级的不足卷积）来整合空间上下文信息。这有助于更好地区分坑洼和未损害的道路区域。最后，相邻层中的特征映射使用我们提出的多尺度特征融合模块融合。这进一步降低了不同特征通道层之间的语义间隙。在Pothole-600数据集上进行了广泛的实验，以证明我们提出的方法的有效性。定量比较表明，我们的方法在RGB图像和变换的差异图像上实现了最先进的（SOTA）性能，优于三个SOTA单模语义分段网络。

In this paper, we address the scene segmentation task by capturing rich contextual dependencies based on the self-attention mechanism. Unlike previous works that capture contexts by multi-scale feature fusion, we propose a Dual Attention Network (DANet) to adaptively integrate local features with their global dependencies. Specifically, we append two types of attention modules on top of dilated FCN, which model the semantic interdependencies in spatial and channel dimensions respectively. The position attention module selectively aggregates the feature at each position by a weighted sum of the features at all positions. Similar features would be related to each other regardless of their distances. Meanwhile, the channel attention module selectively emphasizes interdependent channel maps by integrating associated features among all channel maps. We sum the outputs of the two attention modules to further improve feature representation which contributes to more precise segmentation results. We achieve new state-of-theart segmentation performance on three challenging scene segmentation datasets, i.e., Cityscapes, PASCAL Context and COCO Stuff dataset. In particular, a Mean IoU score of 81.5% on Cityscapes test set is achieved without using coarse data. 1 .

现代的高性能语义分割方法采用沉重的主链和扩张的卷积来提取相关特征。尽管使用上下文和语义信息提取功能对于分割任务至关重要，但它为实时应用程序带来了内存足迹和高计算成本。本文提出了一种新模型，以实现实时道路场景语义细分的准确性/速度之间的权衡。具体来说，我们提出了一个名为“比例吸引的条带引导特征金字塔网络”（s \ textsuperscript {2} -fpn）的轻巧模型。我们的网络由三个主要模块组成：注意金字塔融合（APF）模块，比例吸引条带注意模块（SSAM）和全局特征Upsample（GFU）模块。 APF采用了注意力机制来学习判别性多尺度特征，并有助于缩小不同级别之间的语义差距。 APF使用量表感知的关注来用垂直剥离操作编码全局上下文，并建模长期依赖性，这有助于将像素与类似的语义标签相关联。此外，APF还采用频道重新加权块（CRB）来强调频道功能。最后，S \ TextSuperScript {2} -fpn的解码器然后采用GFU，该GFU用于融合APF和编码器的功能。已经对两个具有挑战性的语义分割基准进行了广泛的实验，这表明我们的方法通过不同的模型设置实现了更好的准确性/速度权衡。提出的模型已在CityScapes Dataset上实现了76.2 \％miou/87.3fps，77.4 \％miou/67fps和77.8 \％miou/30.5fps，以及69.6 \％miou，71.0 miou，71.0 \％miou，和74.2 \％\％\％\％\％\％。 miou在Camvid数据集上。这项工作的代码将在\ url {https://github.com/mohamedac29/s2-fpn提供。

由于不规则的形状，正常和感染组织之间的各种尺寸和无法区分的边界，仍然是一种具有挑战性的任务，可以准确地在CT图像上进行Covid-19的感染病变。在本文中，提出了一种新的分段方案，用于通过增强基于编码器 - 解码器架构的不同级别的监督信息和融合多尺度特征映射来感染Covid-19。为此，提出了深入的协作监督（共同监督）计划，以指导网络学习边缘和语义的特征。更具体地，首先设计边缘监控模块（ESM），以通过将边缘监督信息结合到初始阶段的下采样的初始阶段来突出显示低电平边界特征。同时，提出了一种辅助语义监督模块（ASSM）来加强通过将掩码监督信息集成到稍后阶段来加强高电平语义信息。然后，通过使用注意机制来扩展高级和低电平特征映射之间的语义间隙，开发了一种注意融合模块（AFM）以融合不同级别的多个规模特征图。最后，在四个各种Covid-19 CT数据集上证明了所提出的方案的有效性。结果表明，提出的三个模块都是有希望的。基于基线（RESUNT），单独使用ESM，ASSM或AFM可以分别将骰子度量增加1.12 \％，1.95 \％，1.63 \％，而在我们的数据集中，通过将三个模型结合在一起可以上升3.97 \％ 。与各个数据集的现有方法相比，所提出的方法可以在某些主要指标中获得更好的分段性能，并可实现最佳的泛化和全面的性能。

人行道表面数据的获取和评估在路面条件评估中起着至关重要的作用。在本文中，提出了一个称为RHA-NET的自动路面裂纹分割的有效端到端网络，以提高路面裂纹分割精度。 RHA-NET是通过将残留块（重阻）和混合注意块集成到编码器架构结构中来构建的。这些重组用于提高RHA-NET提取高级抽象特征的能力。混合注意块旨在融合低级功能和高级功能，以帮助模型专注于正确的频道和裂纹区域，从而提高RHA-NET的功能表现能力。构建并用于训练和评估所提出的模型的图像数据集，其中包含由自设计的移动机器人收集的789个路面裂纹图像。与其他最先进的网络相比，所提出的模型在全面的消融研究中验证了添加残留块和混合注意机制的功能。此外，通过引入深度可分离卷积生成的模型的轻加权版本可以更好地实现性能和更快的处理速度，而U-NET参数数量的1/30。开发的系统可以在嵌入式设备Jetson TX2（25 fps）上实时划分路面裂纹。实时实验拍摄的视频将在https://youtu.be/3xiogk0fig4上发布。

本文通过控制功能级别的RGB图像和深度图之间的消息，介绍了RGB-D显着对象检测的新型深神经网络框架，并探索有关RGB和深度特征的远程语义上下文和几何信息推断出明显的对象。为了实现这一目标，我们通过图神经网络和可变形的卷积制定动态消息传播（DMP）模块，以动态学习上下文信息，并自动预测消息传播控制的过滤权重和亲和力矩阵。我们将该模块进一步嵌入基于暹罗的网络中，分别处理RGB图像和深度图，并设计多级特征融合（MFF）模块，以探索精制的RGB和深度特征之间的跨级信息。与六个基准数据集上用于RGB-D显着对象检测的17种最先进的方法相比，实验结果表明，我们的方法在定量和视觉上都优于其他所有方法。

跨不同层的特征的聚合信息是密集预测模型的基本操作。尽管表现力有限，但功能级联占主导地位聚合运营的选择。在本文中，我们引入了细分特征聚合（AFA），以融合不同的网络层，具有更具表现力的非线性操作。 AFA利用空间和渠道注意，以计算层激活的加权平均值。灵感来自神经体积渲染，我们将AFA扩展到规模空间渲染（SSR），以执行多尺度预测的后期融合。 AFA适用于各种现有网络设计。我们的实验表明了对挑战性的语义细分基准，包括城市景观，BDD100K和Mapillary Vistas的一致而显着的改进，可忽略不计的计算和参数开销。特别是，AFA改善了深层聚集（DLA）模型在城市景观上的近6％Miou的性能。我们的实验分析表明，AFA学会逐步改进分割地图并改善边界细节，导致新的最先进结果对BSDS500和NYUDV2上的边界检测基准。在http://vis.xyz/pub/dla-afa上提供代码和视频资源。

语义分割是自主车辆了解周围场景的关键技术。当代模型的吸引力表现通常以牺牲重计算和冗长的推理时间为代价，这对于自行车来说是无法忍受的。在低分辨率图像上使用轻量级架构（编码器 - 解码器或双路）或推理，最近的方法实现了非常快的场景解析，即使在单个1080TI GPU上以100多件FPS运行。然而，这些实时方法与基于扩张骨架的模型之间的性能仍有显着差距。为了解决这个问题，我们提出了一家专门为实时语义细分设计的高效底座。所提出的深层双分辨率网络（DDRNET）由两个深部分支组成，之间进行多个双边融合。此外，我们设计了一个名为Deep聚合金字塔池（DAPPM）的新上下文信息提取器，以基于低分辨率特征映射放大有效的接收字段和熔丝多尺度上下文。我们的方法在城市景观和Camvid数据集上的准确性和速度之间实现了新的最先进的权衡。特别是，在单一的2080Ti GPU上，DDRNET-23-Slim在Camvid测试组上的Citycapes试验组102 FPS上的102 FPS，74.7％Miou。通过广泛使用的测试增强，我们的方法优于最先进的模型，需要计算得多。 CODES和培训的型号在线提供。

神经网络的高计算成本阻止了RGB-D突出物体检测（SOD）的最新成功，从受益现实世界应用。因此，本文介绍了一种新颖的网络，Mobily，它专注于使用移动网络进行深度特征提取的高效RGB-D SOD。然而，移动网络在特征表示中的功能较小比麻烦的网络更强大。为此，我们观察到彩色图像的深度信息可以加强与SOD相关的特征表示，如果正确杠杆。因此，我们提出了一种隐式深度恢复（IDR）技术，以加强用于RGB-D SOD的移动网络的特征表示能力。 IDR仅在训练阶段采用并在测试期间省略，因此它是免费的。此外，我们提出了用于有效的多级特征聚合的紧凑金字塔精制（CPR），以获得具有清晰边界的突出对象。与IDR和CPR合并，Mobilesal在六个挑战RGB-D SOD数据集上具有更快的速度（450fps 320 $ 320的输入尺寸为320美元）和更少的参数（6.5米）。代码在https://mmcheng.net/mobilesal发布。

编码器 - 解码器模型已广泛用于RGBD语义分割，并且大多数通过双流网络设计。通常，共同推理RGBD的颜色和几何信息是有益的对语义分割。然而，大多数现有方法都无法全面地利用编码器和解码器中的多模式信息。在本文中，我们提出了一种用于RGBD语义细分的新型关注的双重监督解码器。在编码器中，我们设计一个简单但有效的关注的多模式融合模块，以提取和保险丝深度多级成对的互补信息。要了解更强大的深度表示和丰富的多模态信息，我们介绍了一个双分支解码器，以有效利用不同任务的相关性和互补线。在Nyudv2和Sun-RGBD数据集上的广泛实验表明，我们的方法达到了最先进的方法的卓越性能。

Breast cancer is one of the common cancers that endanger the health of women globally. Accurate target lesion segmentation is essential for early clinical intervention and postoperative follow-up. Recently, many convolutional neural networks (CNNs) have been proposed to segment breast tumors from ultrasound images. However, the complex ultrasound pattern and the variable tumor shape and size bring challenges to the accurate segmentation of the breast lesion. Motivated by the selective kernel convolution, we introduce an enhanced selective kernel convolution for breast tumor segmentation, which integrates multiple feature map region representations and adaptively recalibrates the weights of these feature map regions from the channel and spatial dimensions. This region recalibration strategy enables the network to focus more on high-contributing region features and mitigate the perturbation of less useful regions. Finally, the enhanced selective kernel convolution is integrated into U-net with deep supervision constraints to adaptively capture the robust representation of breast tumors. Extensive experiments with twelve state-of-the-art deep learning segmentation methods on three public breast ultrasound datasets demonstrate that our method has a more competitive segmentation performance in breast ultrasound images.

Contextual information is vital in visual understanding problems, such as semantic segmentation and object detection. We propose a Criss-Cross Network (CCNet) for obtaining full-image contextual information in a very effective and efficient way. Concretely, for each pixel, a novel criss-cross attention module harvests the contextual information of all the pixels on its criss-cross path. By taking a further recurrent operation, each pixel can finally capture the full-image dependencies. Besides, a category consistent loss is proposed to enforce the criss-cross attention module to produce more discriminative features. Overall, CCNet is with the following merits: 1) GPU memory friendly. Compared with the non-local block, the proposed recurrent criss-cross attention module requires 11× less GPU memory usage. 2) High computational efficiency. The recurrent criss-cross attention significantly reduces FLOPs by about 85% of the non-local block. 3) The state-of-the-art performance. We conduct extensive experiments on semantic segmentation benchmarks including Cityscapes, ADE20K, human parsing benchmark LIP, instance segmentation benchmark COCO, video segmentation benchmark CamVid. In particular, our CCNet achieves the mIoU scores of 81.9%, 45.76% and 55.47% on the Cityscapes test set, the ADE20K validation set and the LIP validation set respectively, which are the new state-of-the-art results. The source codes are available at https://github.com/speedinghzl/CCNet.

在本文中，我们专注于探索有效的方法，以更快，准确和域的不可知性语义分割。受到相邻视频帧之间运动对齐的光流的启发，我们提出了一个流对齐模块（FAM），以了解相邻级别的特征映射之间的\ textit {语义流}，并将高级特征广播到高分辨率特征有效地，有效地有效。 。此外，将我们的FAM与共同特征的金字塔结构集成在一起，甚至在轻量重量骨干网络（例如Resnet-18和DFNET）上也表现出优于其他实时方法的性能。然后，为了进一步加快推理过程，我们还提出了一个新型的封闭式双流对齐模块，以直接对齐高分辨率特征图和低分辨率特征图，在该图中我们将改进版本网络称为SFNET-LITE。广泛的实验是在几个具有挑战性的数据集上进行的，结果显示了SFNET和SFNET-LITE的有效性。特别是，建议的SFNET-LITE系列在使用RESNET-18主链和78.8 MIOU以120 fps运行的情况下，使用RTX-3090上的STDC主链在120 fps运行时，在60 fps运行时达到80.1 miou。此外，我们将四个具有挑战性的驾驶数据集（即CityScapes，Mapillary，IDD和BDD）统一到一个大数据集中，我们将其命名为Unified Drive细分（UDS）数据集。它包含不同的域和样式信息。我们基准了UDS上的几项代表性作品。 SFNET和SFNET-LITE仍然可以在UDS上取得最佳的速度和准确性权衡，这在如此新的挑战性环境中是强大的基准。所有代码和模型均可在https://github.com/lxtgh/sfsegnets上公开获得。

利用多尺度功能在解决语义细分问题方面表现出了巨大的潜力。聚集通常是用总和或串联（Concat）进行的，然后是卷积（Conv）层。但是，它将高级上下文完全通过了以下层次结构，而无需考虑它们的相互关系。在这项工作中，我们旨在启用低级功能，以通过跨尺度像素到区域关系操作从相邻的高级特征图中汇总互补上下文。我们利用跨尺度上下文的传播，即使高分辨率的低级特征也可以使远程依赖关系也可以捕获。为此，我们采用有效的功能金字塔网络来获得多尺度功能。我们提出了一个关系语义提取器（RSE）和关系语义传播器（RSP），分别用于上下文提取和传播。然后，我们将几个RSP堆叠到RSP头中，以实现上下文的渐进自上而下分布。两个具有挑战性的数据集和可可的实验结果表明，RSP头在语义细分和泛型分割方面都具有高效率的竞争性。在语义分割任务中，它的表现优于DeepLabv3 [1]，而在语义分割任务中少75％（多重添加）。

最近，场景文本检测是一个具有挑战性的任务。具有任意形状或大宽高比的文本通常很难检测。以前的基于分段的方法可以更准确地描述曲线文本，但遭受过分分割和文本粘附。在本文中，我们提出了基于关注的特征分解 - 改变 - 用于场景文本检测，它利用上下文信息和低级功能来增强基于分段的文本检测器的性能。在特征融合的阶段，我们引入交叉级注意模块来通过添加融合多缩放功能的注意机制来丰富文本的上下文信息。在概率图生成的阶段，提出了一种特征分解 - 重建模块来缓解大宽高比文本的过分分割问题，其根据其频率特性分解文本特征，然后通过添加低级特征来重建它。实验已经在两个公共基准数据集中进行，结果表明，我们的提出方法实现了最先进的性能。

在语义细分中，将高级上下文信息与低级详细信息集成至关重要。为此，大多数现有的分割模型都采用双线性启动采样和卷积来具有不同尺度的地图，然后以相同的分辨率对齐。但是，双线性启动采样模糊了这些特征地图和卷积中所学到的精确信息，这会产生额外的计算成本。为了解决这些问题，我们提出了隐式特征对齐函数（IFA）。我们的方法的灵感来自隐式神经表示的快速扩展的主题，在该主题中，基于坐标的神经网络用于指定信号字段。在IFA中，特征向量被视为表示2D信息字段。给定查询坐标，附近的具有相对坐标的特征向量是从多级特征图中获取的，然后馈入MLP以生成相应的输出。因此，IFA隐含地将特征图在不同级别对齐，并能够在任意分辨率中产生分割图。我们证明了IFA在多个数据集上的功效，包括CityScapes，Pascal环境和ADE20K。我们的方法可以与各种体系结构的改进结合使用，并在共同基准上实现最新的计算准确性权衡。代码将在https://github.com/hzhupku/ifa上提供。

单眼深度估计和语义分割是场景理解的两个基本目标。由于任务交互的优点，许多作品研究了联合任务学习算法。但是，大多数现有方法都无法充分利用语义标签，忽略提供的上下文结构，并且仅使用它们来监督分段拆分的预测，这限制了两个任务的性能。在本文中，我们提出了一个网络注入了上下文信息（CI-Net）来解决问题。具体而言，我们在编码器中引入自我关注块以产生注意图。通过由语义标签创建的理想注意图的监督，网络嵌入了上下文信息，使得它可以更好地理解场景并利用相关特征来进行准确的预测。此外，构造了一个特征共享模块，以使任务特征深入融合，并且设计了一致性损耗，以使特征相互引导。我们在NYU-Deaft-V2和Sun-RGBD数据集上评估所提出的CI-Net。实验结果验证了我们所提出的CI-Net可以有效提高语义分割和深度估计的准确性。

Camouflaged object detection (COD) aims to detect/segment camouflaged objects embedded in the environment, which has attracted increasing attention over the past decades. Although several COD methods have been developed, they still suffer from unsatisfactory performance due to the intrinsic similarities between the foreground objects and background surroundings. In this paper, we propose a novel Feature Aggregation and Propagation Network (FAP-Net) for camouflaged object detection. Specifically, we propose a Boundary Guidance Module (BGM) to explicitly model the boundary characteristic, which can provide boundary-enhanced features to boost the COD performance. To capture the scale variations of the camouflaged objects, we propose a Multi-scale Feature Aggregation Module (MFAM) to characterize the multi-scale information from each layer and obtain the aggregated feature representations. Furthermore, we propose a Cross-level Fusion and Propagation Module (CFPM). In the CFPM, the feature fusion part can effectively integrate the features from adjacent layers to exploit the cross-level correlations, and the feature propagation part can transmit valuable context information from the encoder to the decoder network via a gate unit. Finally, we formulate a unified and end-to-end trainable framework where cross-level features can be effectively fused and propagated for capturing rich context information. Extensive experiments on three benchmark camouflaged datasets demonstrate that our FAP-Net outperforms other state-of-the-art COD models. Moreover, our model can be extended to the polyp segmentation task, and the comparison results further validate the effectiveness of the proposed model in segmenting polyps. The source code and results will be released at https://github.com/taozh2017/FAPNet.

Transformer-based models have been widely demonstrated to be successful in computer vision tasks by modelling long-range dependencies and capturing global representations. However, they are often dominated by features of large patterns leading to the loss of local details (e.g., boundaries and small objects), which are critical in medical image segmentation. To alleviate this problem, we propose a Dual-Aggregation Transformer Network called DuAT, which is characterized by two innovative designs, namely, the Global-to-Local Spatial Aggregation (GLSA) and Selective Boundary Aggregation (SBA) modules. The GLSA has the ability to aggregate and represent both global and local spatial features, which are beneficial for locating large and small objects, respectively. The SBA module is used to aggregate the boundary characteristic from low-level features and semantic information from high-level features for better preserving boundary details and locating the re-calibration objects. Extensive experiments in six benchmark datasets demonstrate that our proposed model outperforms state-of-the-art methods in the segmentation of skin lesion images, and polyps in colonoscopy images. In addition, our approach is more robust than existing methods in various challenging situations such as small object segmentation and ambiguous object boundaries.

卷积神经网络（CNN）的深度学习体系结构在计算机视野领域取得了杰出的成功。 CNN构建的编码器架构U-Net在生物医学图像分割方面取得了重大突破，并且已在各种实用的情况下应用。但是，编码器部分中每个下采样层和简单堆积的卷积的平等设计不允许U-NET从不同深度提取足够的特征信息。医学图像的复杂性日益增加为现有方法带来了新的挑战。在本文中，我们提出了一个更深层，更紧凑的分裂注意U形网络（DCSAU-NET），该网络有效地利用了基于两个新颖框架的低级和高级语义信息：主要功能保护和紧凑的分裂注意力堵塞。我们评估了CVC-ClinicDB，2018 Data Science Bowl，ISIC-2018和SEGPC-2021数据集的建议模型。结果，DCSAU-NET在联合（MIOU）和F1-SOCRE的平均交点方面显示出比其他最先进的方法（SOTA）方法更好的性能。更重要的是，提出的模型在具有挑战性的图像上表现出了出色的细分性能。我们的工作代码以及更多技术细节，请访问https://github.com/xq141839/dcsau-net。