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深度学习 | ECCV 2024 | 语义分割 | RCM模块和DPG头
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大家好，今天给大家介绍的是语义分割领域的模块Rectangular Self-Calibration Module (RCM)，出自论文Context-Guided Spatial Feature Reconstruction for Efficient Semantic Segmentation[ECCV 2024]。本文介绍了一种名为CGRSeg的语义分割框架，它基于上下文引导的空间特征重建技术，能够在有限计算成本下实现高效的语义分割。该框架包括一个矩形自校准模块和一个轻量级动态原型引导头，用于提取金字塔上下文信息和改善前景物体分类性能。本文提出的CGRSeg模型包括三个关键部分：金字塔上下文提取、空间特征重建和轻量级头。其中，金字塔上下文提取使用RCM模块来捕捉轴向全局上下文，并通过堆叠多层RCM来进行金字塔特征交互和提取尺度感知语义特征。空间特征重建使用RCM模块来重建空间特征，以使解码器特征更关注前景。动态原型引导头则引入了动态原型引导的分割头，用于增强前景对象的分类性能。本文提出了两个创新点：RCM模块和DPG头。RCM模块采用了矩形自校准注意力和元学习结构，能够有效地捕捉关键区域并调整特征，使其更加聚焦于前景。DPG头则是基于动态原型的概念，将类信息嵌入像素特征中，增强了不同类别之间的区分度。RCM设计能够使模型关注前景并捕捉全局上下文，提高分割效果。感谢您的观看！
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