An Enhanced Encoder-Decoder Network Architecture for Reducing Information Loss in Image Semantic Segmentation

我们所熟知的SegNet架构在采样过程中通常会遇到显著的信息丢失问题，这会极大地影响其在图像语义分割任务中的准确性。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的编码器-解码器网络结构，并加入了残差连接的增强。我们的方法采用了一种多残差连接策略，旨在更有效地保留不同图像尺度上的复杂细节，从而最小化下采样过程中固有的信息丢失。此外，为了增强网络训练的收敛速度并减轻样本不平衡问题，我们设计了一种修改后的交叉熵损失函数，其中包含平衡因子。这种修改优化了正负样本之间的分布，从而提高了模型训练的效率。我们的模型的实验评估表明，在语义分割方面，信息丢失有了显著的减少，准确性得到了提高。值得注意的是，与传统的SegNet相比，我们提出的网络架构在数据集上精细注释的平均交并比（mIoU）方面有了显著的改善。这种网络结构不仅通过减少手动检查需求降低了运营成本，而且还扩大了AI驱动的图像分析在不同领域的部署规模。

本论文旨在解决传统SegNet架构在采样过程中遇到的信息丢失问题，从而提高图像语义分割任务的准确性。

论文提出了一种创新的编码器-解码器网络结构，并加入了残差连接。该方法采用了多重残差连接策略，旨在更有效地保留各种图像尺度上的复杂细节，从而最小化降采样过程中固有的信息丢失。此外，为了增强网络训练的收敛速度并减轻样本不平衡问题，作者设计了一种修改的交叉熵损失函数，其中包含一个平衡因子。这种修改可以优化正负样本之间的分布，从而提高模型训练的效率。

论文实验表明，与传统SegNet相比，所提出的网络结构在信息丢失方面有显著改善，并在语义分割中取得了更好的精度。该网络结构不仅通过减少手动检查的需求降低了操作成本，还可以扩大AI驱动的图像分析在不同领域的部署。

在这个领域中，一些相关研究包括U-Net、FCN、DeepLab等。