I detta dokument föreslår vi rumsliga spridningsnät för att lära sig affinitetsmatrisen för visionsuppgifter. Vi visar att genom att konstruera en linjär förökningsmodell för rad/kolumn utgör den rumsligt varierande omvandlingsmatrisen exakt en affinitetsmatris som modellerar täta, globala parvisa relationer till en bild. Specifikt utvecklar vi en trevägsanslutning för den linjära förökningsmodellen, som (a) formulerar en gles omvandlingsmatris, där alla element kan vara utgången från en djup CNN, men (b) resulterar i en tät affinitetsmatris som effektivt modellerar varje uppgiftsspecifik parvis likhetsmatris. Istället för att designa likhetskärnorna enligt bildfunktioner i två punkter, kan vi direkt mata ut alla likheter på ett rent datadrivet sätt. Det rumsliga utbredningsnätverket är ett generiskt ramverk som kan tillämpas på många affinitetsrelaterade uppgifter, inklusive men inte begränsat till bildmappning, segmentering och färgning, för att nämna några. I grund och botten, modellen kan lära semantiskt medvetna affinitetsvärden för hög nivå vision uppgifter på grund av den kraftfulla inlärningsförmågan hos de djupa neurala nätverk klassificerare. Vi validerar ramverket för förfining av bildsegmenteringsgränserna. Experiment på HELEN ansikte tolkning och PASCAL VOC-2012 semantiska segmentering uppgifter visar att det rumsliga spridningsnätverket ger en allmän, effektiv och effektiv lösning för att generera högkvalitativa segmenteringsresultat.
Liu m.fl. REF presenterar ett rumsligt förökningsnätverk (SPN) för att lära sig affinitetsmatrisen för visionsuppgifter, som är en trevägsanslutning för den linjära förökningsmodellen.
Learning Affinity via Spatial Propagation Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}