Att skapa en robust miljörepresentation är en avgörande förmåga för inlärningsagenter. Djupt lärande baserade metoder har avsevärt förbättrat perceptionssystem men fortfarande misslyckas i utmanande situationer. Dessa misslyckanden kan ofta inte lösas på grundval av en enda bild. I detta arbete presenterar vi ett parametereffektivt tidsfiltreringskoncept som utvidgar en befintlig modell för segmentering av en ram till att fungera med flera ramar. Den resulterande återkommande arkitekturen filtrerar tidsmässigt representationer på alla abstraktionsnivåer på ett hierarkiskt sätt, samtidigt som tidsberoendet frikopplas från scenrepresentationen. Med hjälp av ett syntetiskt dataset visar vi vår modells förmåga att hantera datastörningar och lyfta fram vikten av återkommande och hierarkisk filtrering.
Recurrent Fully Convolutional DenseNet REF använder ett hierarkiskt filterkoncept för att öka robustheten hos en segmenteringsmodell.
Hierarchical Recurrent Filtering for Fully Convolutional DenseNets
{'venue': 'In Proceedings of 26th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN), Bruges, Belgium, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}