Scenmärkning består i att märka varje pixel i en bild med kategorin av objektet den tillhör. Vi föreslår en metod som använder en multiscale convolutional nätverk tränas från råa pixlar för att extrahera täta funktion vektorer som kodar regioner av flera storlekar centrerade på varje pixel. Metoden minskar behovet av konstruerade funktioner och ger en kraftfull representation som fångar upp textur, form och kontextuell information. Vi rapporterar resultat med hjälp av flera efterbearbetningsmetoder för att producera den slutliga märkningen. Bland dessa föreslår vi en teknik för att automatiskt hämta, från en pool av segmenteringskomponenter, en optimal uppsättning komponenter som bäst förklarar scenen; dessa komponenter är godtyckliga, t.ex. De kan tas från ett segmenteringsträd eller från någon familj av översegmenteringar. Systemet ger rekordnoggrannhet på Sift Flow Dataset (33 klasser) och Barcelona Dataset (170 klasser) och nästan rekordnoggrannhet på Stanford Bakgrund Dataset (8 klasser), samtidigt som det är en storleksordning snabbare än konkurrerande metoder, vilket ger en 320 × 240 bildmärkning på mindre än en sekund, inklusive funktionsextraktion.
I arbetet med REF, författarna använder en multiscale convolutional nätverk tränas från råa pixlar för att extrahera täta funktion vektorer som kodar regioner av flera storlekar centrerad på varje pixel och presentera imponerande resultat på flera datauppsättningar.
Learning Hierarchical Features for Scene Labeling
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}