Abstrakt. Nya metoder till exempel-medveten semantisk märkning har förstärkt konvolutionella neurala nätverk (CNN) med komplexa multitask arkitekturer eller beräknings dyrt grafiska modeller. Vi presenterar en metod som utnyttjar ett helt konvolutionellt nätverk (FCN) för att förutsäga semantiska etiketter, djup och en instansbaserad kodning med hjälp av varje pixel riktning mot dess motsvarande instans centrum. Därefter använder vi datorseende tekniker på låg nivå för att generera toppmoderna instanssegmentering på gatuscenen datauppsättningar KITTI och Cityscapes. Vår strategi överträffar befintliga verk med stor marginal och kan dessutom förutsäga absoluta avstånd från enskilda instanser från en monokulär bild samt en pixel-nivå semantisk märkning.
Uhrig och Al. REF utbildar ett nätverk för att förutsäga varje pixel riktning mot dess instans centrum, tillsammans med monokulärt djup och semantiska etiketter.
Pixel-level Encoding and Depth Layering for Instance-level Semantic Labeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}