I detta arbete presenterar vi det djup-adaptiva djupa neurala nätverket med hjälp av en djupkarta för semantisk segmentering. Typiska djupa neurala nätverk får ingångar på förutbestämda platser oavsett avståndet från kameran. Detta fasta mottagliga fält utgör en utmaning att generalisera egenskaperna hos objekt på olika avstånd i neurala nätverk. Särskilt är de förutbestämda mottagliga fälten för små på kort avstånd, och vice versa. För att övervinna denna utmaning utvecklar vi ett neuralt nätverk som kan anpassa det mottagliga fältet inte bara för varje lager utan också för varje neuron på rumsliga platser. För att justera det mottagliga fältet, föreslår vi den adaptiva perception neuronen och den i lager flerskaliga neuronen. Den adaptiva perception neuronen är att justera det mottagliga fältet på varje rumslig plats med hjälp av motsvarande djupinformation. Den i lager flerskaliga neuronen ska tillämpa den olika storleken på det mottagliga fältet vid varje funktionsutrymme för att lära sig funktioner på flera skalor. Genom kombinationen av dessa neuroner föreslår vi de tre fullständigt konvolutionella neurala nätverken. Vi visar effektiviteten av de föreslagna neurala nätverken på den nya hand segmentering dataset för hand-objekt interaktion och offentligt tillgängliga RGB-D dataset för semantisk segmentering. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar de senaste metoderna utan några ytterligare lager eller för/efterbehandling.
Kang m.fl. REF har föreslagit djupadaptivt mottagligt fält i det fullt konvolutionella neurala nätverket där storleken på varje mottaglig fil har valts baserat på avståndet mellan varje punkt från kameran.
Depth Adaptive Deep Neural Network for Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}