Semantisk koncepthierarki är fortfarande underexploaterad för semantisk segmentering på grund av ineffektivitet och komplicerad optimering av att införliva strukturell inferens i tät förutsägelse. Denna brist på modellering semantiska korrelationer gör också tidigare arbeten måste stämma högt specificerade modeller för varje uppgift på grund av etiketten diskrepans mellan datauppsättningar. Den begränsar kraftigt segmenteringsmodellens generaliseringsförmåga för öppna koncept vokabulär och användning av annotering. I detta dokument föreslår vi en dynamisk-strukturerad semantisk förökningsnätverk (DSSPN) som bygger en semantisk neuronkurva genom att uttryckligen införliva semantiska koncepthierarkin i nätverkskonstruktionen. Varje neuron representerar den instanterade modulen för att känna igen en specifik typ av entitet såsom en superklass (t.ex. livsmedel) eller ett särskilt begrepp (t.ex. pizza). Under utbildningen utför DSSPN den dynamiska-strukturerade neuron beräkningskurvan genom att endast aktivera en sub-graf av neuroner för varje bild på ett principfast sätt. En tät semantisk-förstärkt neural block föreslås för att sprida den inlärda kunskapen om alla förfadern neuroner till varje finkornig barn neuron för funktion utvecklas. En annan förtjänst med en sådan semantisk förklarande struktur är förmågan att lära sig en enhetlig modell samtidigt på olika datauppsättningar genom att selektivt aktivera olika neurondelgrafer för varje annotation vid varje steg. Omfattande experiment på fyra offentliga semantiska segmenteringsdataset (dvs. ADE20K, COCO-Stuff, Cityscape och Mapilley) visar vår DSSPN överlägsen toppmoderna segmenteringsmodeller. Meroever, Vi demonstrerar en universell segmentering modell som är gemensamt utbildad på olika dataset kan överträffa prestandan i det gemensamma finjusteringssystemet för att utnyttja flera domäner kunskap.
Liang m.fl. REF-modellerade semantiska korrelationer via neural-symbolisk graf för att explicit införliva semantisk koncepthierarki under förökning.
Dynamic-Structured Semantic Propagation Network
{'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']}