Abstrakt. Nya metoder till exempel-medveten semantisk märkning har förstärkt konvolutionella neurala nätverk (CNN) med komplexa multitask arkitekturer eller beräknings dyrt grafiska modeller. Vi presenterar en metod som utnyttjar ett helt konvolutionellt nätverk (FCN) för att förutsäga semantiska etiketter, djup och en instansbaserad kodning med hjälp av varje pixel riktning mot dess motsvarande instans centrum. Därefter använder vi datorseende tekniker på låg nivå för att generera toppmoderna instanssegmentering på gatuscenen datauppsättningar KITTI och Cityscapes. Vår strategi överträffar befintliga verk med stor marginal och kan dessutom förutsäga absoluta avstånd från enskilda instanser från en monokulär bild samt en pixel-nivå semantisk märkning.
Uhrig och Al. REF presenterade en metod som utnyttjar ett FCN-nätverk för att förutsäga semantiska etiketter, djup, och en instansbaserad kodning med hjälp av varje pixel riktning mot dess motsvarande instans centrum och därmed tillämpa låg nivå datorseende tekniker.
Pixel-level Encoding and Depth Layering for Instance-level Semantic Labeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}