Ett Pyramiduppmärksamhetsnätverk (PAN) föreslås för att utnyttja effekterna av global kontextuell information vid semantisk segmentering. Olika från de flesta befintliga verk, kombinerar vi uppmärksamhetsmekanism och rumslig pyramid för att extrahera exakta täta funktioner för pixel märkning i stället för komplicerade dilaterade konvolution och artificiellt utformade dekoder nätverk. Specifikt introducerar vi en funktion Pyramid Uppmärksamhet modul för att utföra rumslig pyramid uppmärksamhet struktur på hög nivå utdata och kombinera global pooling för att lära sig en bättre funktion representation, och en global Uppmärksamhet Upp exempel modul på varje dekoder lager för att ge globala sammanhang som en vägledning för låg nivå funktioner för att välja kategori lokalisering detaljer. Det föreslagna tillvägagångssättet uppnår toppmoderna prestanda på PASCAL VOC 2012 och Cityscapes riktmärken med en ny registrering av mIoU noggrannhet 84,0 % på PASCAL VOC 2012, medan utbildning utan COCO dataset.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. föreslog en global undersökningsmodul i dekodern för att ta fram ett globalt sammanhang av högnivåfunktioner som vägledning för viktning av lågnivåfunktionsinformation REF.
Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}