CVPR 2020 论文大盘点-语义分割篇

图像分割应用广泛，在CVPR 2020 论文中所占比例很高，可说是一大热门，有110多篇相关论文，本文盘点CVPR 2020 所有语义分割（Semantic Segmentation）相关论文（不含实例分割、全景分割、医学图像分割、交互式分割等，以上将会另行总结），总计37篇，对文献进行了分类汇总，希望对大家有帮助。

对于不了解该方向的朋友，可以从下图了解语义分割是什么：

对图像中每一个像素进行语义级分类，上图人物是红色，车辆是蓝色，树木是绿色，建筑是灰色等。不区分不同的带有相同语义的个体。

因为语义分割需要进行像素级分类，所以标注成本很高，CVPR 2020 中多个方向的文章都在解决尽量减少标注的问题，如半监督/弱监督学习的语义分割（8篇）；另外不同场景的数据集训练的模型在跨场景中的使用，涉及到跨域的语义分割（7篇），也算是一个热门方向。

除了图像的语义分割，视频和点云的语义分割也得到了研究界的关注。

已经开源或者即将开源的论文，把代码地址也附上了。

大家可以在：

http://openaccess.thecvf.com/CVPR2020.py

按照题目下载这些论文。

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语义分割方法

Severity-Aware Semantic Segmentation With Reinforced Wasserstein Training

作者 | Xiaofeng Liu, Wenxuan Ji, Jane You, Georges El Fakhri, Jonghye Woo

单位 | 哈佛医学院；卡内基梅隆大学；南开大学；香港理工大学；哈佛大学

Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation

作者 | Zilong Zhong, Zhong Qiu Lin, Rene Bidart, Xiaodan Hu, Ibrahim Ben Daya, Zhifeng Li, Wei-Shi Zheng, Jonathan Li, Alexander Wong

单位 | 中山大学；滑铁卢大学；鹏城实验室等

Spatial Pyramid Based Graph Reasoning for Semantic Segmentation

作者 | Xia Li, Yibo Yang, Qijie Zhao, Tiancheng Shen, Zhouchen Lin, Hong Liu

单位 | 之江实验室；北大

Dual Super-Resolution Learning for Semantic Segmentation

作者 | Li Wang, Dong Li, Yousong Zhu, Lu Tian, Yi Shan

单位 | Xilinx Inc；中科院

代码 | https://github.com/wanglixilinx/DSRL

Transferring and Regularizing Prediction for Semantic Segmentation

作者 | Yiheng Zhang, Zhaofan Qiu, Ting Yao, Chong-Wah Ngo, Dong Liu, Tao Mei

单位 | 中国科学技术大学；京东；香港城市大学

CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinement

作者 | Ho Kei Cheng, Jihoon Chung, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang

单位 | 香港科技大学；腾讯

代码 | https://github.com/hkchengrex/CascadePSP

场景分割

RGB-D 3D场景分割

Fusion-Aware Point Convolution for Online Semantic 3D Scene Segmentation

作者 | Jiazhao Zhang, Chenyang Zhu, Lintao Zheng, Kai Xu

单位 | 中国人民解放军国防科技大学；SpeedBot Robotics Ltd

城市场景分割

Cars Can't Fly Up in the Sky: Improving Urban-Scene Segmentation via Height-Driven Attention Networks

作者 | Sungha Choi, Joanne T. Kim, Jaegul Choo

单位 | LG电子；劳伦斯利弗莫尔国家实验室；韩国高丽大学；韩国科学技术院

代码 | https://github.com/shachoi/HANet

电影场景分割

A Local-to-Global Approach to Multi-Modal Movie Scene Segmentation

作者 | Anyi Rao, Linning Xu, Yu Xiong, Guodong Xu, Qingqiu Huang, Bolei Zhou, Dahua Lin

单位 | 港中文商汤联合实验室；香港中文大学

代码 | https://github.com/AnyiRao/SceneSeg

网站 | https://anyirao.com/projects/SceneSeg.html

场景分割的上下文先验

Context Prior for Scene Segmentation

作者 | Changqian Yu, Jingbo Wang, Changxin Gao, Gang Yu, Chunhua Shen, Nong Sang

单位 | 华中科技大学；阿德莱德大学；香港中文大学；腾讯

代码 | https://github.com/ycszen/ContextPrior

跨域语义分割

xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation for 3D Semantic Segmentation

作者 | Maximilian Jaritz, Tuan-Hung Vu, Raoul de Charette, Emilie Wirbel, Patrick Perez

单位 | Inria；Valeo DAR；Valeo.ai

代码 | https://github.com/valeoai/xmuda

Differential Treatment for Stuff and Things: A Simple Unsupervised Domain Adaptation Method for Semantic Segmentation

作者 | Zhonghao Wang, Mo Yu, Yunchao Wei, Rogerio Feris, Jinjun Xiong, Wen-mei Hwu, Thomas S. Huang, Honghui Shi

单位 | 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校；IBM Research；悉尼科技大学；俄勒冈大学

代码 | https://github.com/SHI-Labs/Unsupervised-Domain-Adaptation-with-Differential-Treatment

Learning Texture Invariant Representation for Domain Adaptation of Semantic Segmentation

作者 | Myeongjin Kim, Hyeran Byun

单位 | 韩国延世大学

代码 | https://github.com/MyeongJin-Kim/Learning-Texture-Invariant-Representation

Unsupervised Intra-Domain Adaptation for Semantic Segmentation Through Self-Supervision

作者 | Fei Pan, Inkyu Shin, Francois Rameau, Seokju Lee, In So Kweon

单位 | 韩国科学技术院

代码 | https://github.com/feipan664/IntraDA

备注 | CVPR 2020 Oral

FDA: Fourier Domain Adaptation for Semantic Segmentation

作者 | Yanchao Yang, Stefano Soatto

单位 | UCLA Vision Lab；

代码 | https://github.com/YanchaoYang/FDA（尚未）

Cross-Domain Semantic Segmentation via Domain-Invariant Interactive Relation Transfer

作者 | Fengmao Lv, Tao Liang, Xiang Chen, Guosheng Lin

单位 | 西南财经大学；腾讯；南洋理工大学

多域语义分割数据集，将多个数据集合并标注

MSeg: A Composite Dataset for Multi-Domain Semantic Segmentation

作者 | John Lambert, Zhuang Liu, Ozan Sener, James Hays, Vladlen Koltun

单位 | 英特尔；伯克利；佐治亚理工学院；Argo AI

代码 | https://github.com/mseg-dataset/mseg-semantic

少样本语义分割（Few-Shot Segmentation）

1000类大型数据集，用于少样本分割

FSS-1000: A 1000-Class Dataset for Few-Shot Segmentation

作者 | Xiang Li, Tianhan Wei, Yau Pun Chen, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang

单位 | 香港科技大学；腾讯

数据集 | https://github.com/HKUSTCV/FSS-1000

CRNet: Cross-Reference Networks for Few-Shot Segmentation

作者 | Weide Liu, Chi Zhang, Guosheng Lin, Fayao Liu

单位 | 南洋理工大学；A*Star，新加坡

神经架构搜索（NAS）+语义分割

图引导的神经架构搜索，用于实时语义分割

Graph-Guided Architecture Search for Real-Time Semantic Segmentation

作者 | Peiwen Lin, Peng Sun, Guangliang Cheng, Sirui Xie, Xi Li, Jianping Shi

单位 | 商汤；浙江大学；加州大学洛杉矶分校

弱监督学习+语义分割

Self-Supervised Equivariant Attention Mechanism for Weakly Supervised Semantic Segmentation

作者 | Yude Wang, Jie Zhang, Meina Kan, Shiguang Shan, Xilin Chen

单位 | 中科院；国科大

代码 | https://github.com/YudeWang/SEAM

备注 | CVPR 2020 Oral

只使用图像级标注的简单单阶段语义分割

Single-Stage Semantic Segmentation From Image Labels

作者 | Nikita Araslanov, Stefan Roth

单位 | 达姆施塔特工业大学

代码 | https://github.com/visinf/1-stage-wseg

Learning Integral Objects With Intra-Class Discriminator for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

作者 | Junsong Fan, Zhaoxiang Zhang, Chunfeng Song, Tieniu Tan

单位 | 中科院；国科大等

代码 | https://github.com/js-fan/ICD

Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds

作者 | Jiacheng Wei, Guosheng Lin, Kim-Hui Yap, Tzu-Yi Hung, Lihua Xie

单位 | 南洋理工大学等

Weakly-Supervised Semantic Segmentation via Sub-Category Exploration

作者 | Yu-Ting Chang, Qiaosong Wang, Wei-Chih Hung, Robinson Piramuthu, Yi-Hsuan Tsai, Ming-Hsuan Yang

单位 | 加州大学美熹德分校；eBay Inc；NEC Labs America；谷歌

代码 | https://github.com/Juliachang/SC-CAM（即将）

Weakly Supervised Semantic Point Cloud Segmentation: Towards 10x Fewer Labels

作者 | Xun Xu, Gim Hee Lee

单位 | 新加坡国立大学

代码 | https://github.com/alex-xun-xu/WeakSupPointCloudSeg

动态网络（Dynamic Networks） + 语义分割

提出了针对语义分割任务的的动态路径选择（Dynamic Routing）网络，可根据每个图像中物体尺寸的分布情况，动态生成与这些数据相关的网络传播路径。模型以小得多的计算成本在性能上取得了与当前最佳工作相当的表现。

Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation

作者 | Yanwei Li, Lin Song, Yukang Chen, Zeming Li, Xiangyu Zhang, Xingang Wang, Jian Sun

单位 | 中科院；国科大；西安交通大学；旷视

代码 | https://github.com/yanwei-li/DynamicRouting

备注 | CVPR 2020 Oral

视频语义分割

Temporally Distributed Networks for Fast Video Semantic Segmentation

作者 | Ping Hu, Fabian Caba, Oliver Wang, Zhe Lin, Stan Sclaroff, Federico Perazzi

单位 | 波士顿大学；Adobe Research

代码 | https://github.com/feinanshan/TDNet

语义分割模型鲁棒性研究

以DeepLabv3+为例测评了语义分割模型鲁棒性

Benchmarking the Robustness of Semantic Segmentation Models

作者 | Christoph Kamann, Carsten Rother

单位 | 海德堡大学

增量学习+语义分割

Modeling the Background for Incremental Learning in Semantic Segmentation

作者 | Fabio Cermelli, Massimiliano Mancini, Samuel Rota Bulo, Elisa Ricci, Barbara Caputo

单位 | 都灵理工大学；意大利技术研究院；FBK；罗马大学；Mapillary Research；意大利特伦托大学

代码 | https://github.com/fcdl94/MiB

主动学习+语义分割

ViewAL: Active Learning With Viewpoint Entropy for Semantic Segmentation

作者 | Yawar Siddiqui, Julien Valentin, Matthias Niessner

单位 | 慕尼黑工业大学；谷歌

代码 | https://github.com/nihalsid/ViewAL

半监督学习+语义分割

Semi-Supervised Semantic Segmentation With Cross-Consistency Training

作者 | Yassine Ouali, Celine Hudelot, Myriam Tami

单位 | 巴黎-萨克雷大学

代码 | https://github.com/yassouali/CCT

大幅减少标注成本，该文提出的算法与全监督算法精度相当但所需标注数据却仅为1/7。

Semi-Supervised Semantic Image Segmentation With Self-Correcting Networks

作者 | Mostafa S. Ibrahim, Arash Vahdat, Mani Ranjbar, William G. Macready

单位 | 西蒙弗雷泽大学；英伟达；Sportlogiq；Sanctuary AI

代码 | https://github.com/mostafa-saad/segment-correction-net

多任务学习：语义分割+边界检测

Joint Semantic Segmentation and Boundary Detection Using Iterative Pyramid Contexts

作者 | Mingmin Zhen, Jinglu Wang, Lei Zhou, Shiwei Li, Tianwei Shen, Jiaxiang Shang, Tian Fang, Long Quan

单位 | 香港科技大学；微软亚洲研究院；everest innovation technology

代码 | https://github.com/mingminzhen/RPCNet（即将）

点云语义分割

SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds

作者 | Hanyu Shi, Guosheng Lin, Hao Wang, Tzu-Yi Hung, Zhenhua Wang

单位 | 南洋理工大学等

RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

作者 | Qingyong Hu, Bo Yang, Linhai Xie, Stefano Rosa, Yulan Guo, Zhihua Wang, Niki Trigoni, Andrew Markham

单位 | 牛津大学；中山大学；中国人民解放军国防科技大学

PolarNet: An Improved Grid Representation for Online LiDAR Point Clouds Semantic Segmentation

作者 | Yang Zhang, Zixiang Zhou, Philip David, Xiangyu Yue, Zerong Xi, Boqing Gong, Hassan Foroosh

单位 | 中佛罗里达大学；ARL；伯克利

代码 | https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg