De flesta av de befintliga scentolkningsmetoderna lider av de allvarliga problemen med både inkonsekventa tolkningsresultat och objektgränsskifte. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi först ett globalt nätverk för restraffinering (GRN) genom att utnyttja global kontextuell information för att förutsäga tolkningsrester och iterativt jämna ut de inkonsekventa tolkningsetiketterna. Dessutom föreslår vi ett lokalt raffinaderinätverk (LRN) för att lära sig positionsadaptiva förökningskoefficienter så att lokal kontextuell information från grannarna kan fångas upp optimalt för att förfina objektgränser. Slutligen, vi kaskad de föreslagna två förfining nätverk efter en helt kvarvarande konvolutionella neurala nätverk inom en enhetlig ram. Omfattande experiment på datauppsättningarna ADE20K och Cityscapes visar på effektiviteten hos de två förfiningsmetoderna för att förfina scentolkningar.
I REF föreslås dock ett globalt nätverk för reströjning genom att man utnyttjar global kontextuell information för att förutsäga tolkningsresterna.
Global-residual and Local-boundary Refinement Networks for Rectifying Scene Parsing Predictions
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}