Abstrakt. Nuvarande praxis i konvolutionella neurala nätverk (CNN) är fortfarande i stort sett nedifrån-och-upp och rollen av top-down processen i CNN för mönsteranalys och visuell inferens är inte särskilt tydlig. I detta dokument föreslår vi en ny metod för strukturerad märkning genom att utveckla konvolutionell pseudoprior (ConvPP) på mark-sanningsetiketterna. Vår metod har flera intressanta egenskaper: (1) jämfört med klassiska maskininlärningsalgoritmer som CRF och Structural SVM, ConvPP lär sig automatiskt rika konvolutionskärnor för att fånga både korta och långa sammanhang; (2) jämfört med kaskadklassifierare som Auto-Context, ConvPP undviker iterativa steg för att lära sig en serie discriminativa klassificeringar och lär sig automatiskt kontextuella konfigurationer; (3) jämfört med nyligen gjorda insatser som kombinerar CNN-modeller med CRFs och RNNs, ConvPP lär sig konvolution i märkningsutrymmet med förbättrad modelleringskapacitet och mindre manuell specifikation; (4) jämfört med Bayesian modeller som MRFs, ConvPP kapitaliserar på den rika representationskraften av konvolution genom att automatiskt lära tidigare bygger på konvolutionella filter. Vi utför vår uppgift med hjälp av pseudolikelihood approximation till föregående under en ny fast punkt nätverksstruktur som underlättar en end-to-end inlärningsprocess. Vi visar state-of-the-art resultat på sekventiell märkning och bildmärkning riktmärken.
I REF utnyttjar författare konvolutionella pseudo priors utbildade på mark-sanning etiketter i semantiska segmentering uppgift.
Top-Down Learning for Structured Labeling with Convolutional Pseudoprior
{'venue': 'ECCV 2016', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}