HSPFormer: Hierarchical Spatial Perception Transformer for Semantic Segmentation
Notice bibliographique
Résumé
Semantic perception in driving scenarios plays a crucial role in intelligent transportation systems. However, existing Transformer-based semantic segmentation methods often do not fully exploit their potential in understanding driving scene dynamically. These methods typically lack spatial reasoning, failing to effectively correlate image pixels with their spatial positions, leading to attention drift. To address this issue, we propose a novel architecture, the Hierarchical Spatial Perception Transformer (HSPFormer), which integrates monocular depth estimation and semantic segmentation into a unified framework for the first time. We introduce the Spatial Depth Perception Auxiliary Network (SDPNet), a framework for multiscale feature extraction and multilayer depth map prediction to establish hierarchical spatial coherence. Additionally, we design the Hierarchical Pyramid Transformer Network (HPTNet), which uses depth estimation as learnable position embeddings to form spatially correlated semantic representations and generate global contextual information. Experiments on benchmark datasets such as KITTI-360, Cityscapes, and NYU Depth V2, demonstrate that HSPFormer outperforms several state-of-the-art networks, and achieves promising performance with 66.82% top-1 mIoU on KITTI-360, 83.8% mIoU on Cityscapes, and 57.7% mIoU on NYU Depth V2, respectively. The code will be made publicly available athttps://github.com/SY-Ch/HSPFormer.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».