Sammanhang är viktigt för semantisk segmentering. På grund av de olika formerna av objekt och deras komplexa layout i olika scenbilder, de rumsliga skalor och former av sammanhang för olika objekt har mycket stor variation. Det är därför ineffektivt eller ineffektivt att sammanställa olika kontextinformation från en fördefinierad fast region. I detta arbete föreslår vi att generera en skala-och form-variant semantisk mask för varje pixel att begränsa sin kontextuella region. I detta syfte föreslår vi först en ny parad konvolution för att dra slutsatsen den semantiska korrelationen mellan paret och baserad på det för att skapa en formmask. Med hjälp av den inferred rumsliga omfattningen av den kontextuella regionen, föreslår vi en form-variant convolution, av vilken det mottagliga fältet styrs av form masken som varierar med utseendet av inmatning. På så sätt sammanställer det föreslagna nätet bakgrundsinformation om en pixel från sin semantiska korrelerade region i stället för en fördefinierad fast region. Dessutom föreslås i detta arbete en märkning av denoiserande modell för att minska felaktiga förutsägelser som orsakas av de bullriga lågnivåfunktionerna. Utan klockor och visselpipor uppnår det föreslagna segmenteringsnätverket ständigt nya state-of-the-arts på de sex offentliga segmenteringsdataseten.
Ding m.fl. REF använder semantisk korrelation till infer form-variant sammanhang.
Semantic Correlation Promoted Shape-Variant Context for Segmentation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}