本文主要是介绍ICIP 2019 开源论文 | 基于注意力网络的RGBD图像语义分割方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
作者丨赵磊
单位丨北京林业大学硕士生
研究方向丨语义分割
本文已经被 ICIP 2019 (2019 IEEE International Conference on Image Processing) 接收，论文提出了一种全新的方法，基于时下流行的注意力机制，用于室内场景下的 RGBD 图像语义分割——通过利用图像深度信息，获得更好的语义分割效果，在包含 40 个类别的复杂室内场景通用数据集 NYUDv2 上取得了 SOTA 效果，mIoU 达到了 48.3%，论文主要的贡献在于注意力辅助模块和三平行分支的网络架构。
背景
当下图像语义分割的研究多关注室外场景，为自动驾驶等任务提供支持，而关注室内场景的研究较少，室内场景图像中目标亮度不均且在空间上存在较多的重叠，使用 RGBD 图像相较于 RGB 图像，能够取得较好的分割效果，RGBD 图像即 RGB 图像和深度（Depth）图像的结合，包括 RGB 三个通道和一个代表像素点与相机距离的深度通道共四个通道。
已有的 RGBD 图像语义分割方法有两种思路：一是利用两个编码器分别从 RGB 图像和深度图像中提取特征，结合之后进行上采样；二是在下采样阶段直接将两个特征融合处理。
前者不能将两种特征充分融合，后者没有考虑两种特征对最终结果的贡献程度，对于 RGB 图像信息和深度图像信息可能不充分对等的 RGBD 图像中，都不能取得较好的效果。为此论文提出了集成注意力机制的三平行分支架构的语义分割网络 ACNet，在通用数据集 NYUDv2 上取得了 SOTA 效果。
ACNet
ACNet 网络架构如下图所示：
两个基于 ResNet 的独立分支分别用于 RGB 图像和深度图像的特征提取，根据每一层特征所包含的信息量设计的多个注意力辅助模块（ACM，Attention Complementary Modules）来平衡特征的分布，使网络更加关注图像的有效区域，一个同样基于 ResNet 的独立分支用于融合 RGB 特征和深度特征，最后经过多次上采样得到分割结果。ACNet 在保持原始 RGBD 特征流的同时充分利用了融合后的特征，最后分几步进行上采样，下面具体来看。
注意力辅助模块-ACM
如上图所示，室内场景下的 RGBD 图像中，RGB 图像和深度图像的特征分布完全不同，为了使网络专注于目标的有效区域，论文设计了多个注意力辅助模块 ACMs，单个 ACM 结构如下图所示：
ACM 基于通道注意力机制，假定输入特征图
，首先应用全局平均池化，得到输出
， 其中 C 代表通道数，H、W 分别表示特征图的高和宽，特征图的第 k 个通道可以表示为：
之后保持 Z 的通道数不变，通过一个点卷积 (1×1) 层，以挖掘通道之间的联系以确定其权重的分布，接着应用 sigmoid 激活方法得到
，与输入特征图 A 进行一次叉乘得到外积 U，一个具有更多有效信息的特征图。该阶段的过程可以表示为：
特征融合架构
为了过早或过晚融合 RGB 特征和深度特征，ACNet 设计的第三个独立分支逐阶段的进行特征融合，充分利用浅层和深层的特征，不仅保留了两个独立分支的特征信息，还能有效利用融合特征。
实验
ACM的分析
以 layer2 时的特征图为例，可视化如下图所示：
不同阶段的 ACM 得到的权重分布：
实验结果
实验结果如下图所示，相比结构更为复杂的 RGBD 图像分割领域的 SOTA 模型 CFN（RefineNet-152），使用 ResNet-50 的 ACNet 在 NYUDv2 数据集 mIoU 更高，达到了48.3%，在 SUN-RGBD 数据集上取得了与 CFN 相当的实验精度。
总结
论文提出用于室内场景下 RGBD 图像语义分割网络 ACNet，三分支架构和注意力辅助模块较好的平衡了 RGBD 图像中 RGB 图像特征和深度图像特征。 在 SLAM 领域之外，利用包 含更多的信息 RGBD 图像来提升语义分割效果的方式，同样可以用在室外场景分割中。 论文虽然相比 SOTA 模型更为精简，但是仍不能满足实时的要求，这也是论文提出的方法未来的一个优化方向。
参考文献
[1] https://arxiv.org/abs/1905.10089
[2] https://github.com/anheidelonghu/ACNet
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