EDPNet: An Encoding–Decoding Network with Pyramidal Representation for Semantic Image Segmentation
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an encoding-decoding network with a pyramidal representation module, which will be referred to as EDPNet, and is designed for efficient semantic image segmentation. On the one hand, during the encoding process of the proposed EDPNet, the enhancement of the Xception network, i.e., Xception+ is employed as a backbone to learn the discriminative feature maps. The obtained discriminative features are then fed into the pyramidal representation module, from which the context-augmented features are learned and optimized by leveraging a multi-level feature representation and aggregation process. On the other hand, during the image restoration decoding process, the encoded semantic-rich features are progressively recovered with the assistance of a simplified skip connection mechanism, which performs channel concatenation between high-level encoded features with rich semantic information and low-level features with spatial detail information. The proposed hybrid representation employing the proposed encoding-decoding and pyramidal structures has a global-aware perception and captures fine-grained contours of various geographical objects very well with high computational efficiency. The performance of the proposed EDPNet has been compared against PSPNet, DeepLabv3, and U-Net, employing four benchmark datasets, namely eTRIMS, Cityscapes, PASCAL VOC2012, and CamVid. EDPNet acquired the highest accuracy of 83.6% and 73.8% mIoUs on eTRIMS and PASCAL VOC2012 datasets, while its accuracy on the other two datasets was comparable to that of PSPNet, DeepLabv3, and U-Net models. EDPNet achieved the highest efficiency among the compared models on all datasets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».