Abstrakt. Vi föreslår en ny metod för semantisk segmentering, uppgiften att märka varje pixel i en bild med en semantisk klass. Vår metod kombinerar fördelarna med de två viktigaste konkurrerande paradigmerna. Metoder baserade på regionklassificering erbjuder korrekt rumsligt stöd för utseendemätningar, men fungerar vanligtvis i två separata steg, av vilka ingen är inriktad på pixelmärkningsprestanda i slutet av rörledningen. Mer färska fullt konvolutionella metoder kan end-to-end utbildning för den slutliga pixel märkning, men tillgripa fasta patchar som rumsligt stöd. Vi visar hur man modifierar moderna regionbaserade metoder för att möjliggöra end-to-end utbildning för semantisk segmentering. Detta uppnås genom ett differentierat region-till-pixel-lager och en differentierad fri-form Region-av-interest pooling-lager. Vår metod förbättrar state-of-the-art i termer av klass-genomsnittlig noggrannhet med 64,0% på SIFT Flow och 49,9% på PASCAL Context, och är särskilt korrekt vid objektgränser.
Till exempel Caesar et al. I REF föreslås olika region-till-pixel skikt och fri-form region-av-intresse pooling skikt för att förbättra objektgränsen accuracies för bild semantisk segmentering.
Region-based semantic segmentation with end-to-end training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}