【图像分割模型】BRNN下的RGB-D分割—LSTM-CF

这是专栏《图像分割模型》的第10篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。

深度信息的引入往往会给分割带来更好的结果。之前提到的ENet除了直接变成ReSeg分割网络，同样也可以结合RGB-D信息实现更准确的分割。

作者 | 孙叔桥

编辑 | 言有三

本期论文

《 LSTM-CF: Unifying Context Modeling and Fusion with LSTMs for RGB-D Scene Labeling 》

1 RGB-D分割

2 LSTM-CF

上一篇文章我们已经介绍过了ReNet，这里简单回顾一下。ReNet是通过在两个正交方向上级联应用RNN来获取图像中的2D依赖项。ReNet的具体实现方式如下图所示：

基于ReNet，LSTM-CF利用长短时间记忆和DeepLab实现分割。LSTM-DF 主要包括四个部分：用于竖直深度上下文提取的层，用于竖直光度上下文提取的层，用于整合光度和深度上下文成2D全局上下文的记忆融合层，和像素级场景分割层。

下图是LSTM-CF网络模型：

输入深度信息后，LSTM-CF利用HHA描述，将深度信息转换成视差、表面法线和高这三个通道的信息。随后，利用ReNet提取不同方向上的上下文信息，并在两个方向进行双向传播。

与此同时，对于RGB通道信息，网络利用如上图所示的卷积结构提取特征，利用插值将各级特征恢复到相同分辨率下，并级联。之后，同样利用ReNet获取上下文信息。

细心的读者可能注意到了，RGB通道比深度通道多出了两层。这是因为，考虑到光度图像比离散、稀疏的深度图像包含的信息多，网络对光度图像分支给予更多的关注。

概括起来，LSTM-CF的分割流程可以总结为下图的形式：

3 实验结果

为了验证深度信息和长短信息记忆等模块对于分割任务的影响，LSTM-CF对网络结构进行了剥离实验。下图是实验结果：

可见，分割的主要精度还是来源于RGB信息的，但是引入了深度信息和上下文信息后，网络的精度能够得到一定的提升。

下图是LSTM-CF在SUNRGBD数据库下的实验结果：

第一行为图像，第二行为真值，第三行为LSTM-CF分割结果

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总结

经过10期的介绍，语义分割问题上应该了解的基础网络结构就基本说完了。下一期我们来聊聊与语义分割稍有差异的实例分割网络结构。

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