【摘 要】
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语义分割是计算机视觉中的一个基本问题。实际应用中，它一般被视为一个逐像素分类的问题，大多数分割模型都使用一个逐像素损失作为其优化的目标函数。但是，逐像素损失会忽略图像中像素点之间的依赖性。之前已经存在一些利用像素之间的关系来增强分割效果的方法，例如，条件随机场，基于像素亲和力的方法，以及基于对抗生成网络的方法。然而，这些方法通常需要额外的模型分支，大量的计算机额外内存或更多的推理时间。在本文中，开
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语义分割是计算机视觉中的一个基本问题。实际应用中，它一般被视为一个逐像素分类的问题，大多数分割模型都使用一个逐像素损失作为其优化的目标函数。但是，逐像素损失会忽略图像中像素点之间的依赖性。之前已经存在一些利用像素之间的关系来增强分割效果的方法，例如，条件随机场，基于像素亲和力的方法，以及基于对抗生成网络的方法。然而，这些方法通常需要额外的模型分支，大量的计算机额外内存或更多的推理时间。在本文中，开发了一种区域互信息损失函数，以更简单有效地对像素之间的依赖关系进行建模。区域互信息损失与将像素视为独立样本的逐像素损失相反，使用一个像素及其相邻像素来表示此像素。然后，对于图像中的每个像素，可以得到一个多维的点，该点自然而然地对像素之间的关系进行了编码，然后图像就可以视为这些多维点的一个高维分布。因此，分割模型的预测分割图片和和真实分割图片就可以通过最大化它们高维分布之间的互信息来实现更高阶的一致性。此外，由于很难计算出互信息的实际值，本文导出了互信息的一个下界，并最大化这个下界的一个有限近似值以最大化互信息的实际值。区域互信息损失在模型训练阶段仅需要少量的额外计算资源，并且在推理过程中没有任何开销。实验结果表明，区域互信息损失可以帮助一些当前先进的语义分割模型在一些标准语义分割数据集中实现实质且一致的效果提升。
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