Vi presenterar en teknik för att lägga till globala sammanhang till djupa konvolutionsnätverk för semantisk segmentering. Metoden är enkel, med hjälp av den genomsnittliga funktionen för ett lager för att öka funktionerna på varje plats. Dessutom studerar vi flera idiosynkroniseringar av utbildningen, vilket avsevärt ökar prestandan i baslinjenätverk (t.ex. från FCN [19]. När vi lägger till vår föreslagna globala funktion, och en teknik för att lära normalisering parametrar, ökar noggrannheten konsekvent även över våra förbättrade versioner av baslinjerna. Vårt föreslagna tillvägagångssätt, ParseNet, uppnår state-of-the-art prestanda på SiftFlow och PASCAL-Context med små extra beräkningskostnader över baslinje, och nära nuvarande state-of-theart prestanda på PASCAL VOC 2012 semantisk segmentering med ett enkelt tillvägagångssätt. Koden finns på https://github.com/weiliu89/caffe/tree/fcn.
Under tiden, Liu et al. REF föreslår en enkel FCN-arkitektur för att lägga till det globala sammanhanget för semantisk segmentering.
ParseNet: Looking Wider to See Better
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}