Djupt strukturerad utdatainlärning visar stort löfte i uppgifter som semantisk bildsegmentering. Vi erbjuder en ny, effektiv djupt strukturerad modell lärande system, där vi visar hur djupa Convolutional Neural Networks (CNN) kan användas för att uppskatta meddelanden i meddelande passerar slutsatser för strukturerad förutsägelse med villkorliga Random Fields (CRFs). Med sådana CNN-meddelandeskattare undanröjer vi behovet av att lära oss eller utvärdera potentiella funktioner för meddelandeberäkning. Detta ger betydande effektivitet för lärande, eftersom det annars när man utför strukturerat lärande för en CRF med CNN potentialer är nödvändigt att göra dyra slutsatser för varje stokastisk gradient iteration. Nätverksutdatadimensionen för estimering av meddelanden är densamma som antalet klasser, i motsats till nätutgången för allmänna CNN-potentialfunktioner i CRF, vilket är exponentiellt i storleksordningen av potentialerna. CNN-meddelandeinlärning har därför färre nätverksparametrar och är mer skalbar för fall där ett stort antal klasser är inblandade. Vi tillämpar vår metod för semantisk bildsegmentering på PASCAL VOC 2012 datasetet. Vi uppnår en skärningspunkt-över-union poäng på 73.4 på dess testuppsättning, vilket är det bästa rapporterade resultatet för metoder som använder VOC träningsbilder ensam. Denna imponerande prestanda visar effektiviteten och användbarheten av vår CNN meddelande lärande metod.
Parallellt med detta, Lin et al. REF utvecklade en metod där CNN används för att uppskatta meddelandena i algoritmen som passerar meddelandet för CRF-slutsatsen.
Deeply Learning the Messages in Message Passing Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}