En av de senaste trenderna [31, 32, 14] inom nätverksarkitekturen är att stapla små filter (t.ex. 1x1 eller 3x3) i hela nätverket eftersom de staplade små filtren är effektivare än en stor kärna, med tanke på samma komplexa beräkning. Men när det gäller semantisk segmentering, där vi måste utföra tät perpixelförutsägelse, finner vi att den stora kärnan (och effektivt mottagligt fält) spelar en viktig roll när vi måste utföra klassificerings- och lokaliseringsuppgifter samtidigt. I enlighet med vår designprincip föreslår vi ett globalt konvolutionsnätverk för att ta itu med både klassificerings- och lokaliseringsfrågor för den semantiska segmenteringen. Vi föreslår också en restbaserad gränsförfining för att ytterligare förfina objektgränserna. Vår strategi uppnår state-of-art prestanda på två offentliga riktmärken och betydligt överträffar tidigare resultat, 82,2 % (vs 80,2 %) på PASCAL VOC 2012 dataset och 76,9 % (vs 71,8 %) på Cityscapes dataset.
Peng m.fl. REF föreslog att man skulle använda det stora kärnfiltret och effektivt mottagligt fält för semantisk segmentering.
Large Kernel Matters — Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}