Det senaste arbetet har gjort betydande framsteg när det gäller att förbättra den rumsliga upplösningen för pixelvis märkning med ramverket Fully Convolutional Network (FCN) genom att använda Dilated/Atrous convolution, utnyttja multi-scale funktioner och förfina gränser. I detta dokument undersöker vi effekten av global kontextuell information i semantisk segmentering genom att introducera Context Encoding Module, som fångar den semantiska kontexten av scener och selektivt belyser klassberoende funktionskartor. Den föreslagna Context Encoding Module förbättrar märkbart semantiska segmenteringsresultat med endast marginella extra beräkningskostnader jämfört med FCN. Vår strategi har uppnått nya toppresultat 51,7% mIoU på PASCAL-Context, 85,9% mIoU på PASCAL VOC 2012. Vår enda modell uppnår en slutpoäng på 0.5567 på ADE20K testset, vilket överträffar det vinnande bidraget från COCO-Place Challenge 2017. Dessutom undersöker vi också hur Context Encoding Module kan förbättra funktionen representation av relativt grunda nätverk för bildklassificeringen på CIFAR-10 dataset. Vårt 14 lager nätverk har uppnått en felfrekvens på 3.45%, vilket är jämförbart med state-of-the-art metoder med över 10× fler lager. Källkoden för hela systemet är allmänt tillgängliga 1.
Zhang m.fl. REF införde en Context Encoding Module som kan fånga ett globalt sammanhang och selektivt lyfta fram de klassberoende funktionskartorna.
Context Encoding for Semantic Segmentation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}