De moderna modellerna för semantisk segmentering bygger på anpassningar av konvolutionsnät som ursprungligen hade utformats för bildklassificering. Täta förutsägelseproblem som semantisk segmentering skiljer sig dock strukturellt från bildklassificeringen. I detta arbete utvecklar vi en ny konvolutionell nätverksmodul som är speciellt utformad för tät förutsägelse. Den presenterade modulen använder dilaterade konvolutioner för att systematiskt aggregera kontextuell information i flera skalor utan att förlora upplösningen. Arkitekturen bygger på det faktum att utvidgade konvolutioner stöder exponentiell expansion av det mottagliga fältet utan förlust av upplösning eller täckning. Vi visar att den presenterade kontextmodulen ökar noggrannheten i toppmoderna semantiska segmenteringssystem. Dessutom undersöker vi anpassningen av bildklassificeringsnät till täta förutsägelser och visar att en förenkling av det anpassade nätet kan öka noggrannheten.
Yu m.fl. I REF föreslogs att det utvidgade konvolutionsskiktet skulle ersätta poolningsskiktet, vilket gör det möjligt att öka storleken på det mottagliga fältet utan att förlora upplösningen i funktionskartor.
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}