《LEDNet：A Lightweight Encoder-Decoder Network For Real-Time Semantic Segmentation》论文笔记

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-01-27 13:17 227阅读 0赞

代码地址1：[LEDNet official][]  
代码地址2：[LEDNet unofficial][]

# 1. 概述 #

> 导读：这篇文章提出的方法LEDNet是用于解决实时场景下的分割任务的，该网络是采用非对称的编解码器结构。具体的，采用ResNet网络作为主干网络，在每个残差块中使用channel split与shuffle减少计算量（shufflenet的思想）；在解码器中使用attention pyramid work（APN）来降低网络的复杂度。最后得到的网络参数量少于1M，在CityScapes数据集上单GPU上能够飚到71FPS。

这篇文章的主要贡献：

*  1）提出了非对称的网络结构LEDNet，减少了网络的参数同时也加快了运行时间；
 *  2）残差块中的channel split与shuffle操作利用了网络的大小与强大的空间表达能力，并且channel shuffle是可微的，也就能端到端训练；
 *  3）在解码器中采用attention机制的Attention Pyramid Network（APN），减少了整个网络的复杂度；

# 2. 网络设计 #

## 2.1 网络结构 ##

文章提出的网络结构见下图所示，很明显是一个非对称的编解码器结构。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
详细的网络设计见下表所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
其中，Downsampling Unit是将stride为2，kernel大小为 3 ∗ 3 3\*3 3∗3的卷积输出与Max Pooling的输出叠加起来实现下采样的。在解码器的APN模块中使用参数设置为 3 ∗ 3 , 5 ∗ 5 , 7 ∗ 7 + s t r i d e 为 2 3\*3,5\*5,7\*7+stride为2 3∗3,5∗5,7∗7\+stride为2的三个卷积去产生特征金字塔，之后金字塔特征与编码器输出特征进行点乘融合，再经过Attention操作使得特征得到增强，最后通过上采样得到分割的结果。

## 2.2 Split与Shuffle的残差块 ##

一般来讲高精度语义分割是计算密集的而且需要较大的memory，对此现有的现有的克服方法大概有两种：网络剪裁压缩与卷积因式分解。文章针对残差块的问题（bottleneck）与channel shuffle（并不适用于轻量级网络）做出了改进得到下图中（d）的残差块结构：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
使用SS-nbt模块带来的好处是：

*  1）模块的计算高效，使得可以增加更多的特征的channel数量，
 *  2）该模块在输出端才进行channel shuffle可以被认为是一种feature reuse，这样可以在不显著增加网络复杂度的同时提升网络的表达能力。

# 3. 实验结果 #

网络的性能与现有的实时分割网络的性能比较：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
各个分类的分割性能比较：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

[LEDNet official]: https://github.com/xiaoyufenfei/LEDNet
[LEDNet unofficial]: https://github.com/AceCoooool/LEDNet
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