Vi föreslår ett enkelt tillvägagångssätt för semantisk bildsegmentering. Vårt system poängsätter lågnivåplåster efter deras klassrelevans, förökar dessa bakre sannolikheter till pixlar och använder låg nivå segmentering för att styra den semantiska segmenteringen. De två viktigaste bidragen i detta dokument är följande: För det första beskriver vi varje patch med en hög nivå deskriptor baserad på Fisher-kärnan och använder en uppsättning linjära klassificeringar. Även om Fisher-kärnmetoden visade sig leda till hög noggrannhet för bildklassificering, har den inte tillämpats på segmenteringsproblemet. För det andra använder vi globala bildsorter för att ta hänsyn till sammanhanget för de objekt som ska segmenteras. Om det är osannolikt att en bild som helhet innehåller en objektklass, beaktas inte motsvarande klass i segmenteringsledningen. Detta ökar klassificeringsnoggrannheten och minskar beräkningskostnaden. Vi kommer att visa att detta system, trots sin uppenbara enkelhet, ger högre prestanda än den senaste prestandan på PASCAL VOC 2007-datauppsättningen och den senaste prestandan på MSRC 21-datauppsättningen.
Csurka m.fl. I REF föreslogs en enkel ram för semantisk segmentering: en Fisher-kärna härleder högnivådeskriptorer för beräkning av klassrelevans på patchnivå, medan sammanhanget härleds genom klassificering på bildnivå.
A simple high performance approach to semantic segmentation
{'venue': 'In BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}