Abstrakt. Spatial pyramid pooling modul eller kod-dekoder struktur används i djupa neurala nätverk för semantiska segmentering uppgift. De tidigare nätverken kan koda flerskalig kontextuell information genom att undersöka inkommande funktioner med filter eller poolning i flera hastigheter och flera effektiva synfält, medan de senare nätverken kan fånga skarpare objektgränser genom att gradvis återställa den rumsliga informationen. I detta arbete föreslår vi att fördelarna med båda metoderna kombineras. Speciellt vår föreslagna modell, DeepLabv3+, utökar DeepLabv3 genom att lägga till en enkel men effektiv dekodermodul för att förfina segmenteringsresultaten, särskilt längs objektgränser. Vi utforskar vidare Xception-modellen och tillämpar djupvis separerbar konvolution på både Atrous Spatial Pyramid Pooling- och dekodermoduler, vilket resulterar i ett snabbare och starkare encoder-dekoder-nätverk. Vi demonstrerar effektiviteten hos den föreslagna modellen på PASCAL VOC 2012 och Cityscapes datauppsättningar, vilket ger en prestanda på 89,0% och 82,1% utan någon efterbehandling. Vårt dokument åtföljs av ett offentligt tillgängligt referensgenomförande av de föreslagna modellerna i Tensorflow på https: // github.com/ tensorflow/modeller/tree/master/research/deeplab.
DeeplabV3+ REF lägger till en dekoder på DeeplabV3 för att förfina segmenteringsresultaten, särskilt längs objektgränser.
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}