Konvolutionella neurala nätverk (CNN) vanligtvis byggs genom stapling konvolutionella operationer lager för lager. Även om CNN har visat stark förmåga att extrahera semantik från råa pixlar, är dess kapacitet att fånga rumsliga relationer av pixlar över rader och kolumner av en bild inte fullt utforskad. Dessa relationer är viktiga för att lära sig semantiska objekt med stark form tidigare men svagt utseende samstämmigheter, såsom trafikleder, som ofta ocluded eller inte ens målade på vägytan som visas i Bild. 1 a.............................................................................. I detta dokument föreslår vi rumsliga CNN (SCNN), som generaliserar traditionella djuplager-för-lager-konvolutioner för att skiva-byslice-konvolutioner inom funktionskartor, vilket möjliggör meddelande som passerar mellan pixlar över rader och kolumner i ett lager. Sådan SCNN är särskilt lämplig för lång kontinuerlig form struktur eller stora objekt, med stark rumslig relation men mindre utseende ledtrådar, såsom körfält, stolpar och vägg. Vi tillämpar SCNN på en nyligen släppt mycket utmanande trafik körfältsdetektering dataset och Cityscapse dataset 1. Resultaten visar att SCNN kunde lära sig det rumsliga förhållandet för strukturutmatning och avsevärt förbättra prestandan. Vi visar att SCNN överträffar det recidiverande neurala nätverket (RNN) baserat ReNet och MRF+CNN (MRFNet) i körfältsdetekteringsdata med 8,7% respektive 4,6%. Dessutom vann vår SCNN första plats på TuSimple Benchmark Lane Detection Challenge, med en noggrannhet på 96,53%.
I Ref föreslogs ett rumsligt CNN för att förbättra CNN:s prestanda när det gäller att upptäcka långa kontinuerliga formstrukturer.
Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}