Djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har levererat överlägsen prestanda i många datorseende uppgifter. I det här dokumentet föreslår vi en ny, djupgående, konvolutionell nätverksmodell för exakt detektering av viktiga föremål. Det viktigaste bidraget från detta arbete är att lära sig djupt osäkra konvolutionella egenskaper (UCF), som uppmuntrar robustheten och noggrannheten i detektionen. Vi uppnår detta genom att införa en omformulerad avhoppning (R-dropout) efter specifika konvolutionslager för att konstruera en osäker ensemble av interna funktionsenheter. Dessutom föreslår vi en effektiv hybriduppsamplingsmetod för att minska kontrollbordets artefakter hos dekonvolutionsoperatörer i vårt dekodernätverk. De föreslagna metoderna kan också tillämpas på andra djupgående konvolutionsnätverk. Jämfört med befintliga metoder för detektering av hållfasthet kan den föreslagna UCF-modellen innehålla osäkerheter för mer exakta objektgränsslutsatser. Omfattande experiment visar att vår föreslagna soliditetsmodell presterar gynnsamt mot toppmoderna metoder. Den osäkra funktionsinlärningsmekanismen och uppsamplingsmetoden kan avsevärt förbättra prestandan på andra pixelvisa visionsuppgifter.
Zhang m.fl. I REF föreslogs vidare en ny uppsamplingsmetod för att minska de artefakter som produceras i dekonvolution.
Learning Uncertain Convolutional Features for Accurate Saliency Detection
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}