Jämfört med RGB semantisk segmentering kan RGBD semantisk segmentering uppnå bättre prestanda genom att ta hänsyn till djupinformation. Det är dock fortfarande problematiskt för moderna segmentörer att effektivt utnyttja RGBD-information eftersom funktionerna distribution av RGB och djup (D) bilder varierar avsevärt i olika scener. I detta dokument föreslår vi ett kompletterande nätverk för uppmärksamhet (ACNet) som selektivt samlar in funktioner från RGB och djupgrenar. De viktigaste bidragen ligger i uppmärksamhetsmodulen (ACM) och arkitekturen med tre parallella grenar. Mer exakt, ACM är en kanal uppmärksamhet-baserad modul som extraherar viktade funktioner från RGB och djup grenar. Arkitekturen bevarar slutsatsen av de ursprungliga RGB och djup grenar, och möjliggör fusionsgrenen på samma gång. Baserat på ovanstående strukturer, ACNet är kapabel att utnyttja mer högkvalitativa funktioner från olika kanaler. Vi utvärderar vår modell på SUN-RGBD- och NYUDv2-datauppsättningar och visar att vår modell överträffar toppmoderna metoder. Framför allt uppnås en MIoU-poäng på 48,3% på NYUDv2-testuppsättningen med ResNet50. Vi kommer att släppa vår källkod baserad på PyTorch och den utbildade segmenteringsmodellen på https://github.com/anheidelonghu/ACNet.
ACNet REF uppnådde ett genombrott genom att föreslå en tilläggsmodul för att effektivt utnyttja kompletterande djupinformation.
ACNET: Attention Based Network to Exploit Complementary Features for RGBD Semantic Segmentation
{'venue': '2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}