Vi tar itu med problemet med semantisk segmentering med hjälp av djupt lärande. De flesta segmenteringssystem inkluderar ett villkorligt Random Field (CRF) för att producera en strukturerad utgång som överensstämmer med bildens visuella egenskaper. Den senaste tidens strategier för djupt lärande har inarbetat CRF i Convolutional Neural Networks (CNN), där vissa till och med utbildar CRF end-to-end med resten av nätverket. Dessa metoder har dock inte utnyttjat högre orderpotentialer, som tidigare har visat sig avsevärt förbättra segmenteringsprestandan. I detta dokument visar vi att två typer av högre orderpotential, baserade på objektdetektioner och superpixlar, kan ingå i en CRF inbäddad i ett djupt nätverk. Vi utformar dessa högre orderpotentialer för att möjliggöra slutledning med den differentierade medelfältalgoritmen. Som ett resultat kan alla parametrar i vår rikare CRF-modell läras end-to-end med vår pixelwise CNN klassificering. Vi uppnår toppmoderna segmenteringsprestanda på PASCAL VOC-riktmärket med dessa utbildningsbara högre orderpotentialer.
I vårt arbete utökar vi möjligheterna för att upptäcka objekt i end-to-end-utbildning, högre ordning och objekt som föreslås av REF till uppgiften att segmentera exempel.
Higher Order Conditional Random Fields in Deep Neural Networks
{'venue': 'ECCV 2016', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}