Vi introducerar en rent feed-forward-arkitektur för semantisk segmentering. Vi kartlägger små bildelement (superpixlar) till rika funktioner representationer extraheras från en sekvens av boområden i ökande omfattning. Dessa regioner erhålls genom "zooming out" från superpixel hela vägen till scen-nivå upplösning. Detta tillvägagångssätt utnyttjar statistisk struktur i bilden och i märkningen utrymme utan att inrätta explicita strukturerade förutsägelser mekanismer, och därmed undviker komplexa och dyra slutsatser. Istället superpixlar klassificeras av en feedforward multilayer nätverk. Vår arkitektur uppnår nya toppmoderna prestanda i semantisk segmentering, vilket ger 64,4% genomsnittlig noggrannhet på PASCAL VOC 2012 testset.
Zoom-out REF föreslår en feed-forward arkitektur för att extrahera hierarkiska zoom-out funktioner.
Feedforward semantic segmentation with zoom-out features