Abstract-Baserat på observationen att semantiska segmenteringsfel är delvis förutsägbara, föreslår vi en kompakt formulering med hjälp av förvirringsstatistik från den utbildade klassificeringen för att förfina (uppskatta) de initiala pixeletiketthypoteser. Den föreslagna strategin är beroende av att man beräknar klassificeringsförväxlingsbarheten för en given datauppsättning och uppskattar en relevant tidigare för de objektklasser som finns i bilden som ska klassificeras. Vi tillhandahåller ett förfarande för att på ett robust sätt uppskatta sannolikheten för förväxling och utforska flera tidigare definitioner. Experiment visas som jämför prestanda på flera utmanande datauppsättningar med hjälp av olika tidigare för att förbättra en toppmodern semantisk segmenteringsklassificering. Denna studie visar på potentialen att avsevärt förbättra semantisk märkning och motiverar framtida arbete för tillförlitlig förhandsbedömning av etiketter från bilder.
Davis och Al. I REF föreslås att tolkningsresultaten ska förfinas med hjälp av Bayesiansk strategi med förväxlingssannolikhet och märkningsprenumerationer.
A Classification Refinement Strategy for Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}