Semantiska segmenteringsarkitekturer är huvudsakligen uppbyggda på en kodare-dekoder struktur. Dessa modeller utför efterföljande nedsampling i kodaren. Eftersom verksamheten på högupplösta aktiveringskartor är beräkningskrävande, producerar dekoder vanligtvis utgående segmenteringskartor genom uppsampling med parametrar-fria operatörer som bilinjära eller närmaste granne. Vi föreslår ett Neural Network som heter Guided Upsampling Network som består av en flerupplösningsarkitektur som gemensamt utnyttjar högupplöst och stor kontextinformation. Sedan introducerar vi en ny modul som heter Guided Upsampling Module (GUM) som berikar upsampling operatörer genom att införa en lärbar omvandling för semantiska kartor. Det kan anslutas till alla befintliga encoderdecoder arkitektur med små ändringar och låga extra beräkningskostnader. Vi visar med kvantitativa och kvalitativa experiment hur vårt nätverk drar nytta av användningen av GUM modul. En omfattande uppsättning experiment på allmänt tillgängliga Cityscapes data visar att Guidade Uppampling Network effektivt kan bearbeta högupplösta bilder i realtid samtidigt som man uppnår toppmoderna föreställningar.
GUM REF föreslog en guidad uppsamplingsmodul för att lära sig 2D-transformationskompensationer för varje position.
Guided Upsampling Network for Real-Time Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}