Scentolkning är ett viktigt och utmanande problem i datorseendet. Det kräver märkning av varje pixel i en bild med den kategori den tillhör. Traditionellt har det närmat sig med handgjorda funktioner från färginformation i bilder. Nyligen konvolutionella neurala nätverk (CNNs), som automatiskt lär hierarkier av funktioner, har uppnått rekord prestanda på uppgiften. Dessa metoder inkluderar vanligtvis en efterbehandlingsteknik, såsom superpixlar, för att producera den slutliga märkningen. I detta dokument föreslår vi en ny nätverksarkitektur som kombinerar djupa dekonvolutionella neurala nätverk med CNN. Våra experiment visar att dekonvolutionella neurala nätverk är kapabla att lära sig högre ordning bildstruktur bortom kant primitiva i jämförelse med CNNs. Den nya nätverksarkitekturen används för multi-patch utbildning, infördes som en del av detta arbete. Multi-patch träning gör det möjligt att effektivt lära sig rumsliga priors från scener. Det föreslagna tillvägagångssättet ger toppmoderna resultat på fyra scentolkade datauppsättningar, nämligen Stanford Background, SIFT Flow, CamVid och KITTI. Dessutom har vårt system den extra fördelen att ha ett utbildningssystem som kan vara helt automatiserat end-to-end utan att kräva någon efterbehandling.
I REF föreslog Mohan en kombination av djupa dekonvolutionella neurala nätverk med CNNs för väg scen tolkning, och bra prestanda uppnåddes.
Deep Deconvolutional Networks for Scene Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}