Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) har nyligen visat toppmodern prestanda i högnivåseende uppgifter, såsom bildklassificering och objektdetektering. Detta arbete sammanför metoder från DCNN och probabilistiska grafiska modeller för att ta itu med uppgiften pixelnivåklassificering (även kallad "semantisk bildsegmentering"). Vi visar att svaren på det sista lagret av DCNN inte är tillräckligt lokaliserade för korrekt objektsegmentering. Detta beror på de mycket varierande egenskaper som gör DCNNs bra för högnivåuppgifter. Vi övervinner denna dåliga lokaliseringsegendom hos djupa nätverk genom att kombinera svaren på det slutliga DCNN-skiktet med ett fullt uppkopplat villkorligt Random Field (CRF). Kvalitativt kan vårt "DeepLab"-system lokalisera segmentgränser på en noggrannhetsnivå som ligger bortom tidigare metoder. Kvantitativt sätter vår metod den nya toppmoderna vid PASCAL VOC-2012 semantisk bildsegmentering och når 71,6 % IOU noggrannhet i testuppsättningen. Vi visar hur dessa resultat kan uppnås effektivt: Noggranna nätverk re-purposing och en ny tillämpning av "hål" algoritm från wavelet gemenskapen tillåter tät beräkning av neurala nettosvar vid 8 ramar per sekund på en modern GPU.
Mer uppfinningsrika former av efterbehandling har också utvecklats, såsom att kombinera svaren i det sista skiktet av nätverket med en fullt ansluten CRF REF.
Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
{'venue': 'ICLR 2015', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}