Abstrakt. Människor känner igen den visuella världen på flera nivåer: vi kategoriserar utan ansträngning scener och upptäcker föremål inuti, samtidigt som vi identifierar föremålens texturer och ytor tillsammans med deras olika kompositionsdelar. I denna uppsats studerar vi en ny uppgift som heter Unified Perceptual Parsing, vilket kräver att maskinseendesystemen känner igen så många visuella begrepp som möjligt från en given bild. En multi-task ram som kallas UPerNet och en utbildningsstrategi utvecklas för att lära av heterogena bildanteckningar. Vi jämför vårt ramverk på Unid Perceptual Parsing och visar att det effektivt kan segmentera ett brett spektrum av begrepp från bilder. De utbildade nätverken tillämpas vidare för att upptäcka visuell kunskap i naturliga scener 1.
Xiao m.fl. föreslå ett ramverk med flera uppgifter för att lära av heterogena bildanteckningar för enhetlig perceptuell tolkning av REF.
Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}