目录

1.模型架构

2.核心模块SCNN_*分析

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       SCNN（Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Lane Detection）是一种专为交通车道线检测任务设计的深度神经网络架构，由中国科学院计算技术研究所提出，旨在在语义分割框架中增强空间信息的传播能力，特别适用于车道线这样细长、连续目标的检测。

论文连接：[1712.06080] Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding

代码连接：

• • GitHub - XingangPan/SCNN: Spatial CNN for traffic lane detection (AAAI2018)   （作者官方实现）
  • GitHub - cardwing/Codes-for-Lane-Detection: Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation (ICCV 2019)   （包含多种 lane detection 方法）

核心思想

      传统的卷积神经网络（CNN）主要处理局部感受野，难以捕捉长距离的空间依赖，而车道线具有连续性强、形状细长的特点。SCNN 提出在 feature map 的空间维度上进行类似“层间传播”的处理，增强特征图在水平方向、垂直方向上的信息流动。

1.模型架构

SCNN模型架构整体结构：

Input Image↓
Backbone CNN（如 VGG16）↓
Feature Map [C × H × W]↓
SCNN Module（四方向空间传播）↓
Feature Enhancement↓
Output Layer（如分割、分类）

Backbone CNN：

• 一般使用标准的 CNN，如 VGG16、ResNet-18/34 等；

• 主要负责提取基础的图像特征；

• 输出 shape： [B, C, H, W]。

SCNN 模块：

       在特征图上沿某个方向逐行/逐列地信息传播，类似 RNN。

       共有四个方向的传播模块：Downward（D）、Upward（U）、Rightward（R）、Leftward（L）

输出层：

• 通过 1x1 卷积 将增强后的特征图降维；

• 若为二分类（如车道线 vs 非车道线），输出通道为 1；

• 通常带有：

  • BatchNorm

  • 激活函数（如 ReLU）

  • 上采样（恢复到原图大小）

2.核心模块SCNN_*分析

        SCNN的核心是在特征图的垂直方向上（从上到下）进行跨行的信息传播，使得像素点在竖直方向上可以感受到更大的上下文区域。处理方式并不是完全替代卷积层，而是在已有的 CNN 结构中嵌入一个“空间卷积”模块，其操作流程如下：

1. 沿某个空间维度（例如从上到下）逐行传播；
2. 当前行的特征受到上一行的影响；
3. 以残差连接的形式完成传播；
4. 对上下左右四个方向分别做一次 SCNN；
5. 最终实现信息在空间域上的深层传递。

这类似于将一维的 RNN 沿空间维度展开，但效率更高、计算复杂度更低。

（Top→Bottom、Bottom→Top、Left→Right、Right→Left）

模块儿输入 & 输出形状

• 输入特征图：形状为 C × H × W
• 输出特征图：形状仍为 C × H × W

SCNN 不改变特征图尺寸，只增加其空间上下文建模能力。

以SCNN_D层为例了解处理步骤：（向下传播的空间卷积）

1. 沿 Height 方向拆分：
   • 将特征图拆成 H 个 slice（每一行，shape 为 C × W）。
2. 逐行传播（从第2行到最后一行）：
   • 从第2行开始，每一行与上一行进行融合。
   • 融合方式：
     • 将前一行的输出通过一层带偏置的一维卷积（跨通道）处理；
     • 加到当前行的特征上（残差连接）；
     • 通常再经过非线性激活（如 ReLU）。
3. 用共享卷积核进行空间信息传播：
   • 卷积核大小：C × w，其中 w 是横向（一维）卷积宽度；
   • 用 C 个核对每一行做一维卷积，融合上一行的信息。

第一层slice做的事情：

• 原始 feature map 是 C × H × W（通道数 × 高 × 宽）；
• 拆成 H 个 slice，意味着每个 slice 是 C × W（固定某一行）；
• 现在拿一个 C × W 的 slice，去做一个卷积；
• 卷积核是 C × w，总共有 C 个卷积核（输出C个通道）；

这里需要注意每个卷积核是 C × w，长度是C，宽度w。对slice做卷积得到是一维特征图。一共有C个卷积核（等于有C个输出通道）。

伪代码：

for i in range(1, H):msg = Conv1D(slice[i - 1])        # C个卷积核，核大小 C × wslice[i] = slice[i] + msg         # 残差加法融合slice[i] = ReLU(slice[i])         # 非线性激活（可选）

其余方向的处理：

各方向的具体流程（类比 SCNN_D）

✅ 1. SCNN_D（Downward）

• 拆分为 H 个 C × W 的 slices（按行划分）；
• 从上往下（1 → H）遍历；
• 每一行接收上一行的信息；
• 用 1D 卷积 + 残差加法融合。

✅ 2. SCNN_U（Upward）

• 同样拆分为 H 个 C × W 的 slices；
• 但从下往上（H → 1）遍历；
• 每一行接收下一行的信息；
• 卷积方向相同（都是横向做一维卷积），只是遍历方向相反（即处理的行顺序反了过来（D 从上往下，U 从下往上）。

它与 SCNN_D 是对称操作。

✅ 3. SCNN_R（Rightward）

• 拆分为 W 个 C × H 的 slices（按列划分）；
• 从左往右（1 → W）遍历；
• 每一列接收左边一列的信息；
• 使用 C × h 的卷积核（h 是竖直方向核高）；
• 融合后仍保留输出为 C × H × W。

✅ 4. SCNN_L（Leftward）

• 同样拆成 W 个 C × H 的 slices；
• 从右往左（W → 1）遍历；
• 每一列接收右边列的信息；
• 卷积和融合方式类似于 SCNN_R。

模块效果直观解释