作者：上海应用技术大学 温州医科大学
论文发布时间：2022年8月3日
目的和创新:
属于的领域：显著性目标检测
目的： 目前的方法通常模型机构复杂，参数量大； 轻量级的网络结构性能一般；
创新： 作者提出了 semantics-guided contextual fusion network(SCFNet),用于混合多维特征进行显著性目标检测； 使用知识蒸馏优化模型性能，并整理了数据集KD-SOD80K；
整体框架图:
方法:
backbone
1.SCFNet的主干是MobileNet V3 Large 0.5，移除fc用于SOD任务；
2.假设输入图片尺寸是HxWx3，可获得5层特征{fi|i=1,2,3,4,5},尺寸为[H/2i,W/2i]；
3.f^1,f^2,f^3主要为低维特征；f^4,f^5为高维特征；
4.f^1带来了计算消耗和很小的性能提升，所以该层不参与计算；
5.同时为了减少特征维度，所有的特征都经过了3*3的卷积处理； 6.f^4通道数处理为16，f使用膨胀率为5放入膨胀卷积，获得更深的语义信息；
Semantics-guided Contextual Fusion Module
为了更好的使用细节信息和高维语义信息 没有引入深度特征的边缘信息，作者引入了物体在深度特征f^5中的位置信息至浅层特征中。 将f^5送入了SCFM，获得f^i+1_scf。模型也是首次关注到物体的位置信息，然后精炼‘粗糙’的边缘信息。
⊙:用来传递位置信息；
第一个⊕:用于添加浅层特征的细节信息；
第二个⊕:用于融合所有特征；
Supervision
BCE函数没有考虑样例均衡问题；所以参考【25，27，34】作者使用了DICE loss；
为了严格的控制边界区域，作者引入了边界DICEloss,用于学习显著物体的边界，
其中，
通过膨胀操作gt G获得边界图G^b,thin,通过腐蚀操作预测结果P来获得P^b，thin；然后使用最大池化（max（.） ）来扩大边界覆盖面积。A_i,j代表了像素（i,j）附近的池化面积。面积越大，边界约细； 边界越细，训练的早期阶段loss波动比较大，不利于模型训练。所以作者提出了一个渐进式边界监督方法PBSM。总的epoch数为69.设定13*13的池化面积在最初的10个epoch，协助网络更好的定位显著物，每10个epoch，池化面积减少2。文中最后的loss函数为loss_sp：
超参数λ=1；
LFS：全监督训练 LKD：弱监督训练