Märkningsuppgifter på pixelnivå, såsom semantisk segmentering, spelar en central roll för bildförståelsen. På senare tid har man försökt utnyttja förmågan hos djupinlärningsteknik för bildigenkänning för att ta itu med märkningsuppgifter på pixelnivå. En central fråga i denna metod är den begränsade kapaciteten hos djupinlärningsteknik för att avgränsa visuella objekt. För att lösa detta problem, introducerar vi en ny form av konvolutionella neurala nätverk som kombinerar styrkor av Convolutional Neural Networks (CNNs) och villkorliga Random Fields (CRFs)-baserade probabilistiska grafiska modellering. I detta syfte formulerar vi villkorliga slumpmässiga fält som återkommande neurala nätverk. Detta nätverk, som kallas CRF-RNN, kopplas sedan in som en del av ett CNN för att få ett djupt nätverk som har önskvärda egenskaper hos både CNN och CRF. Viktigt är att vårt system helt integrerar CRF-modellering med CNN:er, vilket gör det möjligt att träna hela det djupa nätverket end-to-end med den vanliga back-propagation algoritmen, undvika offline efterbehandlingsmetoder för objektdelinering. Vi tillämpar den föreslagna metoden på problemet med semantisk bildsegmentering och får toppresultat på den utmanande Pascal VOC 2012-segmenteringsriktmärket.
Zheng m.fl. REF formulerade de villkorade slumpmässiga fälten som återkommande neurala nätverk för tät semantisk förutsägelse.
Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}