CVPR2021 | 重新思考BiSeNet让语义分割模型速度起飞（文末获取论文）

超强的实时语义分割新网络：STDC，表现SOTA！性能优于BiSeNetV2、SFNet等网络，其中一版本性能高达97.0FPS/76.8％mIoU，代码即将开源！作者单位：美团

1 简介

BiSeNet已被证明在实时分割two-stream网络中是有效的。但是，其添加额外path以对空间信息进行编码的原理很耗时，并且由于缺少任务专用设计，因此从预训练任务（例如图像分类）中借用的主干可能无法有效地进行图像分割。

为了解决这些问题，作者提出了一种新颖且有效的结构，即通过消除结构冗余来缓解以上的耗时问题（Short-Term Dense Concatenate network）。具体来说，本文将特征图的维数逐渐降低，并将特征图聚合起来进行图像表征，形成了STDC网络的基本模块。在decoder中，提出了一个Detail Aggregation module将空间信息的学习以single-stream方式集成到low-level layers中。最后，将low-level features和deep features融合以预测最终的分割结果。

图1 性能对比图

在Cityscapes上，在1080Ti上以250.4FPS的速度在测试集上实现了71.9％的mIoU，比最新方法快45.2％，在97.0FPS的情况下达到76.8％的mIoU，同时可以推断出更高分辨率的图像。

2 问题动机

为了更快的推理以达到实时的推理，很多的Researcher提出了很多的方法，也使用了很多轻量化的backbone，诸如DFANet、BiSeNetV1等模型；但是这些轻量化的Backbone主要是针对图像分类的设计，可能针对特定的语义分割任务性能并不是那么的好；

除此之外输入图像的分辨率似乎对于推理速度也有比较大的影响，但这样也很容易导致模型忽略目标边界和小物体的细节。

图2 BiSeNet与本文所提方法

如图2(a)所示，为了解决以上问题，BiSeNet采用multi-path框架将low-level details和high-level semantics结合起来。然而，添加一条额外的path来获取low-level特征是很费时的，同时Auxiliary path也往往缺乏low-level信息的引导。

2.1 编码阶段

针对上诉问题作者设计了一种新的网络，目的是更快的推理速度、更具有可解释的结构和的现有方法对比更具竞争的性能。

首先，设计了一个新的结构Short-Term Dense Concatenate module模块(STDC模块)，以通过少量的参数来获得Variant Scalable Receptive Fields。

其次，将STDC模块集成到U-net体系结构中，形成STDC Network，这一操作极大地提高了语义分割任务网络的性能。

图3 General STDC网络架构

如图3所示，将多个连续层的Feature maps连接起来，每个层对输入的图像/特征在不同的尺度和各自的域进行编码，从而实现多尺度特征表示。为了加快速度，逐步减小层的卷积核大小，同时在分割性能上的损失可以忽略不计。

2.2 解码阶段

在解码阶段，如图2(b)所示，采用Detail Guidance来引导low-level layers进行空间细节的学习，而不是使用额外的Path。

首先，利用Detail Aggregation模块生成详细的Ground-truth。

然后，利用binary cross-entropy loss和dice loss优化细节信息，将细节信息作为一种约束信息在推理时不需要。

最后，融合low-level layers信息和semantic信息预测语义分割结果。

3 Proposed Method

3.1 Design of Encoding Network

3.1.1 Short-Term Dense Concatenate Module

图4 STDC模块布局

图4(b)和(c)展示了STDC模块的布局。具体来说，每个模块被分成几个子模块，用

ConvX_i

表示第

块的运算。因此，第

块的输出如下:

其中

x_{i−1}

和

x_i

分别为第

块的输入和输出。

ConvX

包括卷积层、BN层和ReLU，

k_i

是卷积层的内核大小。

在STDC模块中，第一个块的卷积核大小为1，其余的设置为3。给定STDC模块输出通道数为N；除了最后一个卷积层的卷积核数与前一个卷积层的卷积核数相同，其余第

块中卷积层的卷积核数均为

N/2^i

。

在图像分类任务中，More Channels in Higher Layers是一种常见的做法。但在语义分割任务中侧重于Scalable Receptive Field和Multi-Scale。Low-level layers需要足够的通道来编码Receptive Field较小的更细粒度的信息，而Receptive Field较大的high-level layers更注重high-level信息的引导，与Low-level layers设置相同的通道可能会导致信息冗余。

Downsample只在Block2中使用。为了获得更加丰富特征信息，作者选择通过skip-path cat

x_1

和

x_n

作为STDC模块的输出。在cat之前，要先通过3×3平均池化操作，将STDC模块中不同块的response maps降采样到相同的空间大小，STDC模块的最终输出为:

式中，

x_{output}

为STDC模块输出，F为方法中的融合操作，

x_1,x_2,...,x_n

是所有块的特征映射。考虑到效率，作者采用cat作为fusion操作。在本文中作者使用4个block构建STDC模块。

STDC Module的优势：

通过几何级数的方式精心调整块的卷积核的大小，从而显著降低了计算复杂度。
STDC模块的最终输出由所有块cat而成，保留了scalable respective fields和multi-scale information。

3.1.2 复杂度分析

给定输入通道维度

，输出通道维度

，则STDC模块parameter number为:

如式3所示，STDC模块的parameter number由预定义的输入输出通道维度决定，而block个数对parameter number的影响较小。特别是当n达到最大值时，STDC模块的参数数几乎保持不变，仅由M和n定义。

3.1.3 Network Architecture

图5 Network Architecture

除输入层和预测层外，还包括6个阶段：

通常，Stage-1~5对输入的空间分辨率分别进行了2个下采样，Stage-6通过一个ConvX、一个全局平均池化层和两个全连接层输出预测logits。

Stage-1和Stage-2通常被是用于提取外观特征的low-level layers。为了追求效率，在Stage-1和Stage-2中每个阶段只使用一个卷积块，根据经验证明这是有效的。Stage-3、4、5中的STDC模块的数量在网络中是经过仔细调整的。在这些Stage中，每个Stage的第1个STDC模块使用stride=2的卷积块进行下采样，紧接着Stage的保持空间分辨率不变。

3.2 Design of Decoder

3.2.1 Segmentation Architecture

首先，使用预训练STDC网络作为编码器的Backbone，并采用BiSeNet的context path对context information进行编码。

如图3(a)所示，使用Stage-3,4,5分别生成了降样比为1/8,1/16,1/32的feature map。然后使用全局平均池化生成具有large receptive field的全局上下文信息。

采用U-shape结构对全局特征进行上采样，并将其与编码阶段的后2个阶段(Stage-4和Stage-5)的特征进行组合。

在BiSeNet之后使用Attention Refine模块来细化每2个阶段的组合特性。

在最终的语义分割预测中采用了BiSeNet中的Feature Fusion模块，将从Stage-3得到的1/8降采样特征与解码器得到的1/8降采样特征进行融合。作者认为这2个Stage的特征处于不同的特征表征层次。来自编码Stage的特征保留了丰富的细节信息，来自解码器的特征由于全局池化层的输入而包含了上下文信息。

具体来说，Seg Head包含一个3×3 Convon-Bn-Relu算子，然后进行1×1卷积，得到输出维数N（类的个数）。采用Cross-Entry Loss-OHEM优化语义分割学习任务。

3.2.2 Detail Guidance of Low-level Features

图5 STDC Segmentation network

与相同下采样比的backbone low-level layers(Stage-3)相比，spatial path可以编码更多的spatial细节，如边界、角等。在此基础上，本文提出了一个细节引导模块来引导low-level layers以单流方式学习空间信息。作者将细节预测建模为二值分割任务。

首先，利用Laplacian算子对分割后的Ground-truth进行细节映射detail map Ground-truth（如图5(c)所示）。在Stage-3中插入detail Head生成detail feature map。
然后，使用detail ground-truth作为detail feature map的引导来指导low-level layers学习spatial detail feature。如图6(d)所示，经过detail引导的feature map比图6(c)所示的结果可以编码更多的空间细节。

图6 细节特征对比图

最后，将学习到的细节特征与解码器深度块的上下文特征融合，进行分割预测。

1、Detail Ground-truth Generation

通过detail Aggregation模块从语义分割ground truth中生成binary detail ground-truth，如图5(c)中虚线蓝框所示。这种运算可以通过2-D拉普拉斯核卷积和可训练的

1times 1

卷积来实现。

首先，使用如图5(e)所示的Laplacian算子生成不同步幅的soft thin detail feature map以获取多尺度细节信息。
然后，我们将细节特征映射上采样到原始大小，并融合一个可训练的11 - 1卷积来进行动态重加权。
最后，利用边界和角点信息采用阈值0.1将预测细节转化为最终的binary detail ground-truth。

2、Detail Loss

由于detail pixels的数量远少于非detail pixels，很明显detail预测是一个类不平衡问题。由于加权交叉熵总是导致粗糙的结果，于是作者采用binary cross-entropy和dice loss联合优化细节学习。dice loss衡量的是预测map和ground-truth之间的重叠。此外，它对前景/背景像素的数量不敏感，这意味着它可以缓解类不平衡的问题。因此，对于高度H、宽度W的预测detail图，detail loss

L_{detail}

公式如下: