I detta dokument tar vi upp problemet med scentolkning med djupt lärande och fokuserar på kontextaggregationsstrategin för robust segmentering. Motiverad av att etiketten på en pixel är kategorin för objektet som pixel tillhör, introducerar vi ett objekt sammanhang pooling (OCP) schema, som representerar varje pixel genom att utnyttja den uppsättning pixlar som tillhör samma objekt kategori med en sådan pixel, och vi kallar uppsättningen pixlar som objekt sammanhang. Vår implementation, inspirerad av själv-attention strategi, består av två steg: (i) beräkna likheterna mellan varje pixel och alla pixlar, bildar en så kallad objekt sammanhangskarta för varje pixel tjänade som en surrogat för det sanna objektet sammanhang, och (ii) representerar pixel genom att samla funktionerna i alla pixlar viktas av likheterna. Den resulterande representationen är mer robust jämfört med befintliga kontextaggregeringssystem, t.ex. pyramidpoolingmoduler (PPM) i PSPNet och attrous rumsliga pyramidpooling (ASPP), som inte skiljer sammanhangs pixlar som tillhör samma objektkategori eller inte, vilket gör tillförlitligheten av kontextuellt aggregerade representationer begränsad. Vi demonstrerar empiriskt vårt tillvägagångssätt och två pyramidförlängningar med toppmodern prestanda på tre semantiska segmenteringsriktmärken: Cityscapes, ADE20K och LIP.
Vårt arbete skiljer sig från ovanstående verk eftersom vi definierar uppsättningen pixlar som tillhör samma objektkategori som vårt sammanhang (eller objektområde) efter REF.
OCNet: Object Context Network for Scene Parsing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}