Abstrakt. CNN arkitekturer har fantastisk igenkänning prestanda men förlitar sig på rumslig poolning vilket gör det svårt att anpassa dem till uppgifter som kräver tät, pixel-noggrannhet märkning. Detta dokument ger två bidrag: (1) Vi visar att medan den skenbara rumsliga upplösningen av konvolutionella funktionskartor är låg, innehåller den högdimensionella funktionsrepresentationen betydande information om lokalisering av sub-pixel. (2) Vi beskriver en rekonstruktionsarkitektur med flera upplösningar som bygger på en Laplacisk pyramid som använder sig av skip-anslutningar från kartor med högre upplösning och multiplikativa gating för att successivt förfina segmentgränser som rekonstrueras från kartor med lägre upplösning. Detta tillvägagångssätt ger toppmoderna semantiska segmenteringsresultat på PASCAL VOC och Cityscapes-segmenteringsriktmärken utan att ta till mer komplexa slumpmässiga fältinferenser eller exempel detekteringsdrivna arkitekturer.
Ghiasi och Fowlkes REF föreslår en rekonstruktionsstrategi med flera lösningar som bygger på en Laplacisk pyramid för att förfina segmentgränserna i scentolkning.
Laplacian Pyramid Reconstruction and Refinement for Semantic Segmentation
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}