I detta arbete återbesöker vi upphetsande konvolution, ett kraftfullt verktyg för att uttryckligen justera filtrets synfält samt kontrollera upplösningen av funktionssvar som beräknas av Deep Convolutional Neural Networks, i tillämpningen av semantisk bildsegmentering. För att hantera problemet med segmentering av objekt på flera skalor, designar vi moduler som använder sig av atmosfärisk konvolution i kaskad eller parallellt för att fånga flerskalig kontext genom att anta flera förspänningshastigheter. Dessutom föreslår vi att vi utökar vår tidigare föreslagna Atrous Spatial Pyramid Pooling modul, som sonderar konvolutionella funktioner på flera skalor, med bild-nivå funktioner som kodar globalt sammanhang och ytterligare öka prestanda. Vi utvecklar också genomförandedetaljer och delar med oss av vår erfarenhet av att utbilda vårt system. Det föreslagna "DeepLav3"-systemet förbättrar avsevärt jämfört med våra tidigare DeepLab-versioner utan DenseCRF efter bearbetning och uppnår jämförbar prestanda med andra toppmoderna modeller på PASCAL VOC 2012 semantiska bildsegmenteringsriktmärke.
Atous convolutions, eller utvidgade convolutions, visas vara ett kraftfullt verktyg i den semantiska segmentering uppgift REF.
Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}