基于可变形卷积的单层特征到特征预测

未来预判在自动驾驶及其他决策系统中至关重要。我们提出了一种基于特征到特征预测来预判驾驶场景中未来帧语义分割的方法。我们的方法基于一种在向上采样路径中无横向连接的语义分割模型。这样的设计确保预测仅针对非常粗分辨率下的最抽象特征。我们进一步提出用可变形卷积来表达特征到特征预测。由于能够在单一特征图中表示不同的运动模式，这增加了建模能力。实验表明，带有可变形卷积的模型以极小增加参数量的方式优于其常规与空洞卷积对应模型。我们的方法在预测未来九个时间步时在Cityscapes验证集上取得了最先进的性能。