基于解耦区域校准的高分辨率超像素生成算法
作者机构：合肥工业大学计算机与信息学院 北京交通大学计算机与信息技术学院 西安交通大学电信学部
出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)
年 卷 期：2024年
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(No.62302140) 中央高校基本科研业务费专项资金(合肥工业大学学术新人提升计划,No.JZ2024HGTB0261)资助
主 题：超像素分割 图像分割 高分辨率视觉 深度学习 人工智能
摘 要：超像素分割是计算机视觉领域的一项重要任务，该任务将具有相似属性的像素分组到称为超像素的簇中。图像超像素不仅可以增益图像注释，而且还是各种下游应用的基础，如分割、光流估计和深度估计。尽管超像素分割技术取得了显著进展，特别是随着深度学习方法的出现，但现有解决方案由于GPU内存和计算能力的限制，一直无法有效处理高分辨率图像。针对这个问题，作者提出了一种名为区域解耦校准的高分辨率超像素网络（Patch Calibration Network，PCNet）的新型深度学习框架，通过采用解耦的一致性学习策略，解决了现有方法的局限性。这种方法允许通过从低分辨率输入预测高分辨率输出来高效生成高分辨率超像素结果，从而绕过了GPU内存限制。PCNet的一个关键贡献是解耦的区域块校准（DPC）分支，它将高分辨率图像块作为额外输入，以保留细节并增强边界像素分配。为了改善边界像素的识别，作者利用二进制掩模设计了一种动态引导训练机制。这种机制鼓励网络专注于区域内的主要边界，将任务从多类分类简化为二分类问题。这一创新策略不仅减少了网络优化的复杂性，而且显著提高了边界检测的精度。本文通过在包括Mapillary Vistas、BIG和新创建的Face-Human数据集在内的多样化数据集上进行广泛的实验，证明了PCNet的有效性。结果表明，PCNet能够成功处理5K分辨率图像，并与现有的最先进的SCN方法相比，实现了更优越的性能，后者在处理高分辨率输入时存在困难。作者的贡献包括开发了PCNet，一种针对高分辨率超像素分割的深度学习解决方案，引入了解耦的区域校准架构，并构建了一个超高分辨率基准测试集，用于评估高分辨率场景中超像素分割算法的性能。本文首先回顾了超像素分割领域的相关工作，然后详细介绍了PCNet框架，接着展示了实验结果并与最先进的方法进行了比较。结论部分总结了研究结果并概述了未来研究的潜在方向。代码、预训练模型和新的基准数据集的可用性无疑将促进高分辨率超像素分割领域的进一步发展。总之，本文在超像素分割领域提供了一个重要的进步，提供了一种能够高效、准确处理高分辨率图像的解决方案。所提出的PCNet框架，凭借其创新的DPC分支和动态引导训练机制，为未来在计算机视觉领域的研究和应用提供了一个有前景的方向。我们的代码、预训练模型以及新构建的评估基准数据集可在https://***/wangyxxjtu/PCNet上获取。
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