Ämnet semantisk segmentering har bevittnat betydande framsteg på grund av de kraftfulla egenskaper som lärts av konvolutionella neurala nätverk (CNN) [13]. De nuvarande ledande tillvägagångssätten för semantisk segmentering utnyttjar forminformation genom att extrahera CNN-funktioner från maskerade bildregioner. Denna strategi inför konstgjorda gränser på bilderna och kan påverka kvaliteten på de extraherade funktionerna. Dessutom kräver verksamheten på den råa bilddomänen att man beräknar tusentals nätverk på en enda bild, vilket är tidskrävande. I detta dokument föreslår vi att man utnyttjar forminformationen genom att maskera konvolutionella funktioner. Förslagssegmenten (t.ex. superpixlar) behandlas som masker på de konvolutionella huvudkartorna. CNN-funktionerna i segmenten är direkt maskerade från dessa kartor och används för att utbilda klassificeringar för igenkänning. Vi föreslår vidare en gemensam metod för att hantera föremål och "material" (t.ex. gräs, himmel, vatten) inom samma ram. Toppmoderna resultat visas på riktmärken för PASCAL VOC och nya PASCAL-CONTEXT, med en övertygande beräkningshastighet.
Dai m.fl. REF utnyttjar forminformation via maskering av konvolutionella funktioner.
Convolutional Feature Masking for Joint Object and Stuff Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}