CEDNet: A Cascade Encoder-Decoder Network for Dense Prediction

编码器 骨干网 计算机科学 分割 级联 特征(语言学) 人工智能 融合 模式识别(心理学) 杠杆(统计) 可扩展性 融合机制 目标检测 工程类 数据库 计算机网络 语言学 哲学 操作系统 化学工程 脂质双层融合
作者
Gang Zhang,Ziyi Li,Jianmin Li,Xiaolin Hu
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:9
标识
DOI:10.48550/arxiv.2302.06052
摘要

Multi-scale features are essential for dense prediction tasks, such as object detection, instance segmentation, and semantic segmentation. The prevailing methods usually utilize a classification backbone to extract multi-scale features and then fuse these features using a lightweight module (e.g., the fusion module in FPN and BiFPN, two typical object detection methods). However, as these methods allocate most computational resources to the classification backbone, the multi-scale feature fusion in these methods is delayed, which may lead to inadequate feature fusion. While some methods perform feature fusion from early stages, they either fail to fully leverage high-level features to guide low-level feature learning or have complex structures, resulting in sub-optimal performance. We propose a streamlined cascade encoder-decoder network, dubbed CEDNet, tailored for dense \mbox{prediction} tasks. All stages in CEDNet share the same encoder-decoder structure and perform multi-scale feature fusion within the decoder. A hallmark of CEDNet is its ability to incorporate high-level features from early stages to guide low-level feature learning in subsequent stages, thereby enhancing the effectiveness of multi-scale feature fusion. We explored three well-known encoder-decoder structures: Hourglass, UNet, and FPN. When integrated into CEDNet, they performed much better than traditional methods that use a pre-designed classification backbone combined with a lightweight fusion module. Extensive experiments on object detection, instance segmentation, and semantic segmentation demonstrated the effectiveness of our method. The code is available at https://github.com/zhanggang001/CEDNet.
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