I naturliga bilder kan skalor (tjockhet) av objektskelett dramatiskt variera mellan objekt och objektdelar, vilket gör objektskelettdetektionen till ett utmanande problem. Vi presenterar en ny konvolutionell neurala nätverk (CNN) arkitektur genom att införa en ny hierarkisk funktion integrationsmekanism, som heter Hi-Fi, för att ta itu med problemet skelettdetektion. Den föreslagna CNN-baserade metoden har en kraftfull multi-skala funktion integration förmåga som i sig fångar hög nivå semantik från djupare lager samt låg nivå detaljer från grundare lager. Genom att hierarkiskt integrera olika CNN funktionsnivåer med dubbelriktad vägledning, vår strategi (1) möjliggör ömsesidig förfining mellan funktioner på olika nivåer, och (2) har den starka förmågan att fånga både rika objekt sammanhang och högupplösta detaljer. Experimentella resultat visar att vår metod avsevärt överträffar de senaste metoderna när det gäller effektiv sammansmältning av funktioner från mycket olika skalor, vilket framgår av en betydande förbättring av prestandan på flera riktmärken. Koden finns på http://mmcheng.net/hifi.
Dessutom presenterar Hi-Fi metoden REF hierarkisk funktion integration och dubbelriktade ömsesidiga förfiningsstrategier för skelettdetektion, som ökar förmågan att fånga berikande funktioner i objekt.
Hi-Fi: Hierarchical Feature Integration for Skeleton Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}