Nyligen semantiska segmenteringsmetoder utnyttja encoderdecoder arkitekturer för att producera den önskade pixel-wise segmentering förutsägelse. Det sista lagret av dekodrar är typiskt en bilinjär uppsampling förfarande för att återställa den slutliga pixel-wise förutsägelse. Vi visar empiriskt att denna överenklade och dataoberoende bilinjära uppsampling kan leda till suboptimala resultat. I detta arbete, föreslår vi en databeroende uppsampling (DUpsampling) att ersätta bilinear, som tar fördelar av redundans i etiketten utrymme semantiska segmentering och kan återställa pixel-wise förutsägelse från låg upplösning utgångar av CNNs. Den största fördelen med det nya uppsamplingslagret är att vi med en relativt lägre upplösningskarta som 1 16 eller 1 32 av ingångsstorleken kan uppnå ännu bättre segmenteringsnoggrannhet, vilket avsevärt minskar beräknings komplexiteten. Detta möjliggörs genom 1) det nya uppsamplingslagrets mycket förbättrade återuppbyggnadsförmåga; och ännu viktigare 2) den DUPSampling-baserade dekoderns flexibilitet när det gäller att utnyttja nästan godtyckliga kombinationer av CNN-kodarnas funktioner. Experiment på PASCAL VOC visar att med mycket mindre beräknings komplexitet, vår dekoder överträffar state-of-the-art dekoder. Slutligen, utan någon efterbehandling, den ram utrustad med vår föreslagna dekoder uppnår nya state-of-the-art prestanda på två datauppsättningar: 88,1 % mIOU på PASCAL VOC med 30% beräkning av den tidigare bästa modellen; och 52,5 mIOU på PASCAL Context.
I REF föreslås databeroende uppsampling som står för redundansen i etikettutrymmet i stället för enkel bilinjär uppsampling.
Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}