Scentolkning är utmanande för obegränsad öppen vokabulär och olika scener. I detta dokument utnyttjar vi förmågan till global kontextinformation genom olika regionbaserade sammanhangsaggregation genom vår pyramidpooling modul tillsammans med den föreslagna pyramidscenen tolkningsnätverk (PSPNet). Vår globala tidigare representation är effektiv för att producera goda kvalitetsresultat på scenen tolkning uppgift, medan PSPNet ger en överlägsen ram för pixelnivå förutsägelse. Det föreslagna tillvägagångssättet uppnår toppmoderna resultat för olika datauppsättningar. Det kom först i Im-ageNet scen tolkning utmaning 2016, PASCAL VOC 2012 riktmärke och Cityscapes riktmärke. En enda PSPNet ger det nya rekordet av mIoU noggrannhet 85,4% på PASCAL VOC 2012 och noggrannhet 80,2% på Cityscapes.
Nyligen, ett parallellt arbete REF föreslår att utnyttja det globala sammanhanget genom pyramid pooling.
Pyramid Scene Parsing Network
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}