Abstrakt. Moderna semantiska segmenteringsramar kombinerar vanligtvis lågnivå- och högnivåfunktioner från förträngda konvolutionsmodeller för att öka prestandan. I detta dokument påpekar vi först att en enkel sammanslagning av funktioner på låg nivå och hög nivå skulle kunna vara mindre effektiv på grund av klyftan i semantiska nivåer och rumslig upplösning. Vi anser att införandet av semantisk information i lågnivåfunktioner och högupplösta detaljer i högnivåfunktioner är mer effektivt för den senare fusionen. Utifrån denna iakttagelse föreslår vi en ny ram, ExFuse, för att överbrygga klyftan mellan låg- och högnivåfunktioner och därmed avsevärt förbättra segmenteringskvaliteten med 4,0 procent totalt. Dessutom utvärderar vi vår strategi för den utmanande PASCAL VOC 2012-segmenteringsriktmärket och uppnår 87,9% i genomsnitt IoU, vilket överträffar de tidigare toppmoderna resultaten.
Exfuse REF föreslår en semantisk inbäddningsmekanism för att använda högnivåfunktion för att styra lågnivåfunktionen.
ExFuse: Enhancing Feature Fusion for Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}