Nya verk har gjort stora framsteg i semantisk segmentering genom att utnyttja rikare sammanhang, varav de flesta är utformade utifrån ett rumsligt perspektiv. I motsats till tidigare verk presenterar vi begreppet klasscenter som extraherar det globala sammanhanget ur ett kategoriskt perspektiv. Denna klassnivå beskriver den övergripande representationen av varje klass i en bild. Vi föreslår vidare en ny modul, som heter Attentional Class Feature (ACF) modul, för att beräkna och adaptivt kombinera olika klasscenter enligt varje pixel. Baserat på ACF modulen, introducerar vi en grov-till-fine segmentering nätverk, som kallas uppmärksamhetsklass Feature Network (ACFNet), som kan bestå av en ACF modul och alla off-the-shell segmentation nätverk (base network). I detta dokument använder vi två typer av basnätverk för att utvärdera effektiviteten av ACFNet. Vi uppnår nya state-of-the-art prestanda på 81,85% mIoU på Cityscapes datauppsättning med endast fint annoterade data som används för utbildning.
ACFNet REF föreslår en grov-till-fine segmentering nätverk baserat på uppmärksamhetsklass funktionsmodul, som kan inbäddas i alla basnätverk.
ACFNet: Attentional Class Feature Network for Semantic Segmentation
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}