Scentolkning, eller semantisk segmentering, består i att märka varje pixel i en bild med kategorin av objektet den tillhör. Det är en utmanande uppgift som innebär samtidig upptäckt, segmentering och igenkänning av alla objekt i bilden. Scentolkningsmetoden som föreslås här börjar med att man beräknar ett träd av segment från en graf av pixelskillnader. Samtidigt, en uppsättning täta funktion vektorer beräknas som kodar regioner av flera storlekar centrerade på varje pixel. Funktionsextraktorn är ett multiscale convolutional nätverk tränas från råa pixlar. De vektorer som hör samman med de segment som täcks av varje nod i trädet aggregeras och matas till en klassificeringskod som ger en uppskattning av fördelningen av objektkategorierna i segmentet. En delmängd av träd noder som täcker bilden väljs sedan för att maximera den genomsnittliga "renhet" av klassen fördelningar, vilket maximerar den totala sannolikheten för att varje segment kommer att innehålla ett enda objekt. Den convolutional nätverk funktionsextraktor är utbildad end-to-end från rå pixlar, lindra behovet av konstruerade funktioner. Efter träningen är systemet parameterfritt. Systemet ger rekordsäkerheter på Stanfords bakgrundsdataset (8 klasser), Sift Flow Dataset (33 klasser) och Barcelona Dataset (170 klasser) samtidigt som det är en storleksordning snabbare än konkurrerande metoder, vilket ger en 320 × 240 bildmärkning på mindre än 1 sekund.
Nyligen har en multi-scale convolutional neural network (CNN) REF utbildats från råa pixlar för att extrahera täta funktion vektorer som kodar regioner av flera storlek centrerade på varje pixel och sedan utförs scen märkning har föreslagits.
Scene Parsing with Multiscale Feature Learning, Purity Trees, and Optimal Covers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}