【全景分割】开源 | 台湾国立大学 EPSNet：具有跨层注意力融合的高效全景分割网络

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论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.10142v3.pdf

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来源： 台湾国立大学

论文名称：EPSNet: Efficient Panoptic Segmentation Network with Cross-layer Attention Fusion

原文作者：Chia-Yuan Chang

内容提要

全景图像分割是融合了独立的语义分割和实例分割的任务。然而，目前最先进的研究并没有过多地关注推理时间的问题。本文中，我们提出了一种高效的全景分割网络(EPSNet)，来提高全景分割任务的推理速度。在EPSNet网络中主要是基于原型掩模和掩模系数的简单线性组合。用于实例分割和语义分割的轻量级网络分支只需要预测掩码系数，并利用原型网络分支预测的共享原型生成掩码。用于实例分割的轻量级网络分支而语义分割只需要预测掩码系数和根据原型网络分支预测的共享原型来制作面具。此外，为了提高共享原型的质量，我们采用了一个叫做“跨层注意力融合模块”的模块以注意机制帮助聚集多尺度特征，该模块捕捉了彼此之间的长期依赖关系。为了验证所提出的工作，我们在COCO panoptic数据集上进行了各种实验挑战，本文的模型以显著更快的推断速度(GPU上51毫秒)实现了很好的效果。

主要框架及实验结果

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