论文阅读笔记——STDC

• 作者参考了BiSeNet，并在其基础上对模型的架构进行了改进，达到了取得了更快的速度和更高的精度（没有提到显存占用，经测试，STDC2_50在转为trt后，显存占用大致在900M左右）
• BiSeNet的设计是一个双流网络，spatial path用于提取图像的细节信息，semantic path用于提取语义信息
• 作者认为额外的spatial path会消耗更多的时间，而且是从其他预训练任务（如图像分类）中“借”来的backbone，并不是针对于语义分割任务设计的。
• 作者设计了两种STDC模块，一种保持输入尺寸不变，另一种则利用了一个stride为2的conv进行了一次下采样，使输出尺寸是输入尺寸的1/2。
• 整个网络分为6个stage
  • 第1、2个stage中利用“卷积-BN-RELU”提取细节特征，第6个stage中是全连接层。
  • 第3~5个stage中分别包含了若干个STDC模块（数量不一定相同），但每个stage中只有第一个STDC模块进行了下采样，其余STDC模块均保持尺寸不变。每个stage中STDC模块的数量也是一个可调节的超参数。
• 训练时通过两个head的输出计算损失
  • Seg Head：计算seg loss
  • Detail Head：对第3个stage输出的feature map，通过Detail Guidance模块计算detail loss。此处的Ground-truth是从原始的语义分割GT中提取出的“边缘”信息。
    • 提取GT的方法：分别以stride = 1、2、4的Laplacian Conv对原GT图进行卷积，再对后两者的结果进行上采样使其与stride = 1的尺寸一致，然后利用一个可学习的1 * 1卷积核对三个结果进行融合，得到一个单通道的GT图，再以0.1为阈值，将其转化为一个二值图。
    • detail loss：由于所提取的是物体边缘的轮廓信息，因此前景（边缘）与背景（非边缘）的像素数相差极大，因此采用了dice loss和binary cross-entropy的和作为detail loss，以缓解样本不均衡的问题。