De flesta nuvarande semantiska segmenteringsstrategier faller tillbaka på djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Deras användning av konvolutionsverksamhet med lokala mottagliga fält orsakar dock misslyckanden när det gäller att modellera kontextuella rumsliga relationer. Tidigare verk har försökt ta itu med detta problem genom att använda grafiska modeller eller rumsliga spridningsmoduler i nätverk. Men sådana modeller lyckas ofta inte fånga långvariga rumsliga relationer mellan enheter, vilket leder till rumsligt fragmenterade förutsägelser. Dessutom har nyligen gjorda arbeten visat att kanalbaserad information också spelar en central roll i CNN. I detta arbete introducerar vi två enkla men effektiva nätverksenheter, den rumsliga relationsmodulen och kanalrelationsmodulen, för att lära sig och resonera om globala relationer mellan två rumsliga positioner eller funktionskartor, och sedan producera relationsaugmenterade funktionsrepresentationer. De rumsliga och kanal relationsmoduler är allmänna och extensible, och kan användas på ett plug-andplay-sätt med det befintliga helt konvolutional nätverk (FCN) ram. Vi utvärderar relationsmodul-utrustade nätverk på semantiska segmentering uppgifter med hjälp av två flygbilder dataset, som i grunden beror på långdistans rumslig relations resonemang. Nätverken uppnår mycket konkurrenskraftiga resultat, vilket medför betydande förbättringar jämfört med baslinjerna.
Till exempel Mou et al. REF föreslår två nätverksenheter, rumslig relationsmodul och kanalrelationsmodul, för att lära sig relationer mellan två positioner.
A Relation-Augmented Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation in Aerial Scenes
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}