Vi presenterar en scentolkningsmetod som använder global kontextinformation baserad på både parametriska och icke-parametriska modeller. Jämfört med tidigare metoder som bara utnyttjar den lokala relationen mellan objekt, tränar vi ett sammanhangsnätverk baserat på scenlika likheter för att skapa funktionsrepresentationer för globala sammanhang. Dessutom används dessa inlärda funktioner för att generera globala och rumsliga priors för explicita klasser inference. Vi utformar sedan moduler för att inbädda funktionen representationer och tidigare i segmenteringsnätverket som ytterligare globala sammanhangssignaler. Vi visar att den föreslagna metoden kan eliminera falska positiva effekter som inte är förenliga med de globala sammanhangsrepresentationerna. Experiment på både MIT ADE20K och PASCAL Context datauppsättningar visar att den föreslagna metoden fungerar gynnsamt mot befintliga metoder.
Verket REF fångar globala sammanhang genom ett globalt sammanhangsnätverk baserat på scenlika likheter.
Scene Parsing with Global Context Embedding
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}