层级结构化像素级描述
该网络将分割任务建模为像素级多标签分类，并利用类别层次关系作为正则化手段，使分割结果不仅准确，而且符合语义结构，能够提供多层次的场景解析，这是传统平坦标签分割方法所不具备的。
Li, Liulei · 王文冠 · Zhou, Tianfei · Quan, Ruijie · Yang, Yi
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2023
将层级分割视为像素级多标签分类，只需调整输出头即可适配现有分割网络，无需重新设计主干或解码器。
利用类别层级关系构造训练目标，强制预测结果符合层级结构，防止出现父子类别不一致的预测。
通过层级诱导的间隔约束重塑像素嵌入空间，使语义相关的类别在特征空间中更接近，有助于结构化分割。
进一步利用语义标签间的互斥关系，构造更有意义的约束，使不同分支的类别预测不会冲突。