BASNet，一种能关注边缘的显著性检测算法

‍加入极市专业CV交流群，与6000+来自腾讯，华为，百度，北大，清华，中科院等名企名校视觉开发者互动交流！更有机会与李开复老师等大牛群内互动！

同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流。点击文末“阅读原文”立刻申请入群~

知乎专栏：计算机视觉随便记

 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/71538356

未经作者授权，请勿二次转载

今天要聊的这篇文章是2019年CVPR的一篇显著性检测的文章。《BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection》，看文章标题，顾名思义，就知道文章可以很好的关注到显著性目标的边缘信息。

文章：https://webdocs.cs.ualberta.ca/~xuebin/BASNet.pdf

代码：https://github.com/NathanUA/BASNet

主要贡献

1）将显著性检测网络两个部分，一部分是predict网络，可以得到coarse saliency region，一部分是紧跟在预测网络后后面的fine网络，用来对上一步得到的coarse saliency区域进行进一步的细化，得到更加精确地显著性图。这两个网络的网络结构大致相同，都是经典的Encode-Decode网络，只不过predict网络的结构更加深一些，而fine网络则浅一些。

2）提出了hybrid loss。通过将Binary Cross Entropy (BCE)，Structural SIMilarity (SSIM)和Intersection-over-Union (IoU)三种loss进行结合，让模型能够关注到图像的pixel-level，patch-level和map-level三个不同层级的显著性信息。从而获得更加精确的显著性结果。

BASNet网络结构

上面的网络结构即整个BASNet算法的网络结构，同时也是整个算法的pipeline。

整个BASNet的网络结构分为两个部分：

一部分是Predict Module，这部分网络输入一张图像，然后经过encode和decode层，输出初步预测的显著性图。这部分网络就是毕竟经典的Ecode-Decode网络，前面的Encode对图像进行提取特征，使用Pooling方法得到了分辨率逐步变小的高层语义特征，后面的Decode部分则负责将高层语义信息逐步还原放大，从而逐步获得大分辨率的feature map图，最终输出和原图一样大小的显著性图。

在Encode和Decode之间，会有shortcut，将相同分辨率的feature map图相加，从而让最终的输出的feature map能够兼顾low-level和high-level的特征。值得一提的是， 在decode的过程中，共有 6 种不同分辨率的feature map图，再加上encode阶段最后一层的feature map，一共使用了7个feature map进行loss算，这种多层多loss的方法有点类似于中继loss，一方面可以帮助网络更好的收敛，另一方面可以让网络关注到不同尺度的显著性图。

另一部分是Residual Refinement Module，这部分的网络结构其实和前面的Predict Module模块网络结构一样，使用conv、BN、RELU构造encode和decode，只不过与前面的Predict Module相比，这部分的网络结构要简单一些，网络深度低一些。另外，这部分的loss只用最后一层的输出作为loss，中间层的输出则没有。

Loss

总的loss等于每层的loss的加权和： 

而每层的loss又由三部分loss组成： 

三部分loss分别：

1. pixel-level的Binary Cross Entropy (BCE）loss： 

其中  表示在第r行第c列处的真实值，  则表示的是预测值。从公式形式可以看出，loss与每个像素都有关，因此是pixel-level的loss。

2. patch-level的Structural SIMilarity (SSIM) loss： 

其中  表示从预测的显著性图和groundtruth上抠出的N*N区域。  分别表示  的均值和方差，  则表示他们的协方差。  则都为了防止出现除以0 的情况。分析loss可以发现，每个像素点的产生的loss都与其附近的局部patch有关（这里是N*N的patch），因此在训练的过程中，会对物体边缘部分的loss值加强，对非边缘部分抑制。正式因为这个loss的存在，使得该算法可以关注到更多的目标显著性的边缘细节信息，

3. map-level的IoU loss： 

这里的S、G和BCE loss的含义是一样的。

三种loss中，BCE loss和IOU loss都是比较常见的目标检测、分割的loss。而SSIM loss在分割则不常用。这个loss一般用于衡量两幅图像的结构相似性，其对局部结构变化比较敏感。

实验结果

下图是实验结果对比，可以发现性能还是比较强悍的，在GPU上，256*256的图像也可以达到25fps。虽然网络结构的改进只是对Encode-Decode结构进行叠加，loss的改进创新也只是对三种loss进行组合，但是最终的结果来看还是比较work的，也说明作者的改进点简单有效。

总结：

2大贡献：

1、构造了Coarse-to-Fine的Encode-Decode网络结构

2、借鉴目标检测、目标分割、图像相似度匹配的思想，构造了混合的loss，此loss能够关注图像的pixel-level、patch-level、map-level的显著性，从而获得更加精细的显著性结果。

-完-

*延伸阅读

• 国内外优秀的计算机视觉团队汇总

• CVPR2019 | 快、好、实现简单并且开源的显著性检测方法
  

---

点击左下角“阅读原文”，即可申请加入极市目标跟踪、目标检测、工业检测、人脸方向、视觉竞赛等技术交流群，更有每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流，一起来让思想之光照的更远吧~

觉得有用麻烦给个在看啦~