Den senaste tidens framsteg inom djupinlärning, särskilt djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN), har lett till betydande förbättringar jämfört med tidigare semantiska segmenteringssystem. Här visar vi hur man förbättrar pixelmässigt semantisk segmentering genom att manipulera konvolutionsrelaterade operationer som är av både teoretiskt och praktiskt värde. Först designar vi tät uppsampling konvolution (DUC) för att generera pixel-nivå förutsägelse, som kan fånga och avkoda mer detaljerad information som i allmänhet saknas i bilinjär uppsampling. För det andra föreslår vi en ram för hybriddilaterad konvolution (HDC) i kodningsfasen. Denna ram 1) utvidgar effektivt de mottagliga fälten (RF) i nätverket till att aggregera global information; 2) lindrar vad vi kallar den "griddande frågan" som orsakas av den vanliga dilaterade konvolutionsoperationen. Vi utvärderar våra strategier noggrant på Cityscapes dataset, och uppnå ett toppmodernt resultat på 80,1% mIOU i testet som vid tidpunkten för inlämning. Vi har också uppnått toppmodernitet totalt sett på KITTI-väguppskattningsriktmärket och PASCAL VOC2012-segmenteringen. Vår källkod finns på https://github.com/TuSimple/ TuSimple-DUC.
Deep Dilated Convolution Network (DDCN) är visat sig ha stark förmåga att utnyttja ledtrådar i bilder och uppnå ett toppmodernt resultat på semantiska segmentering problem REF.
Understanding Convolution for Semantic Segmentation
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}