Pixel klok bild märkning är ett intressant och utmanande problem med stor betydelse i datorn vision gemenskapen. För att en tät märkningsalgoritm ska kunna uppnå exakta och exakta resultat måste den beakta de beroenden som finns i det gemensamma utrymmet för både indata och utdatavariabler. En implicit metod för att modellera dessa beroenden är genom att träna ett djupt neuralt nätverk som, givet som inmatning en första uppskattning av utdataetiketter och indatabilden, kommer att kunna förutsäga en ny förfinad uppskattning för etiketterna. I detta sammanhang handlar vårt arbete om vad som är den optimala arkitekturen för att utföra arbetet med att förbättra etiketterna. Vi hävdar att de tidigare tillvägagångssätten antingen direkt förutsäga nya beräkningar etikett eller förutsäga återstående korrigeringar w.r.t. De ursprungliga etiketterna med feed-forward djupa nätverksarkitekturer är underoptimala. I stället föreslår vi en generisk arkitektur som bryter ner arbetet med att förbättra märkningen till tre steg: 1) att upptäcka de ursprungliga uppskattningarna på etiketten som är felaktiga, 2) att ersätta de felaktiga etiketterna med nya, och slutligen 3) att förfina de förnyade etiketterna genom att förutsäga återstående korrigeringar w.r.t. - Ja, det är de. Dessutom utforskar och jämför vi olika andra alternativa arkitekturer som består av ovannämnda Detection, Ersätt och Raffinera komponenter. Vi utvärderar utförligt de undersökta arkitekturerna i den utmanande uppgiften att beräkna stora skillnader (stereomatchning) och vi rapporterar både kvantitativa och kvalitativa resultat på tre olika datauppsättningar. Slutligen, vårt täta estimeringsnätverk som implementerar den föreslagna generiska arkitekturen, uppnår toppmoderna resultat i KITI 2015 testet överträffar tidigare metoder med en betydande marginal. Vi planerar att släppa Torch [4]-koden som implementerar papperet på: https://github.com/ gidariss/DRR_struct_pred/.
Gidaris m.fl. föreslog en metod för att upptäcka de felaktiga skillnaderna, och sedan ersätta dem med nya, och slutligen förfina den förnyade skillnaden karta REF.
Detect, Replace, Refine: Deep Structured Prediction for Pixel Wise Labeling
{'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']}