Abstract-Dense pixelwise förutsägelse såsom semantiska segmentering är en up-to-date utmaning för djupa konvolutionala neurala nätverk (CNN). Många state-of-the-art metoder antingen hantera förlusten av högupplöst information på grund av sammanslagning i kodarstadiet, eller använda dilaterade konvolutioner eller högupplösta filer för att upprätthålla detaljerade funktionskartor och förutsägelser. Motiverad av den strukturella analogin mellan multiupplösningsvåganalys och de poolande/opoolande skikten av CNN, introducerar vi diskret wavelet transform (DWT) till CNN encoder-dekoder arkitektur och föreslår WCNN. Högfrekventa waveletkoefficienter beräknas vid kodaren, som senare används vid dekodern för att opoolas tillsammans med grova upplösning funktionskartor genom invers DWT. DWT/iDWT används vidare för att utveckla två våget pyramider för att fånga det globala sammanhanget, där den multi-upplösning DWT tillämpas för att successivt minska den rumsliga upplösningen och öka det mottagliga fältet. Experiment med Cityscape dataset, de föreslagna WCNNs är beräkningseffektiva och ger förbättringar noggrannheten för högupplösta täta pixelwise förutsägelse.
En kodare-dekoder CNN arkitektur med DWT vid kodaren och invers DWT vid avkodaren för att minska den rumsliga upplösningen och öka det mottagliga fältet för tät pixel visa förutsägelse har införts av Ma et al. Hoppa över det.
Detailed Dense Inference with Convolutional Neural Networks via Discrete Wavelet Transform
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}