Abstract-Street scen förståelse är en viktig uppgift för autonom körning. Ett viktigt steg i denna riktning är scenmärkning, som antecknar varje pixel i bilderna med en korrekt klassetikett. Även om många strategier har utvecklats finns det fortfarande vissa svaga punkter. För det första bygger många metoder på handgjorda funktioner vars bildrepresentationsförmåga är begränsad. För det andra kan de inte märka förgrundsobjekt på ett korrekt sätt på grund av datasetets fördomar. För det tredje, i förfiningsfasen, är den traditionella Markov Random Filed (MRF) slutsatsen benägen att över släthet. För att förbättra ovanstående problem, föreslår detta dokument en gemensam metod för priori convolutional neural networks på superpixel nivå (kallas "priori s-CNNs") och mjuk begränsad kontext överföring. Våra bidrag är trefaldiga: (1) En priori s-CNNs modell som lär sig förhandslokaliseringsinformation på superpixelnivå föreslås för att beskriva olika objekt diskriminerande; (2) En hierarkisk dataförstärkningsmetod presenteras för att lindra datauppsättningsfördomar i priori s-CNNs träningsstadium, vilket förbättrar förgrundsobjekt som märks betydligt; (3) En mjuk begränsad MRF energifunktion definieras för att förbättra priori s-CNNs modellens märkningsprestanda och minska över jämnheten på samma gång. Den föreslagna metoden verifieras på CamVid dataset (11 klasser) och SIFT Flow Street dataset (16 klasser) och uppnår en konkurrenskraftig prestanda.
Wang m.fl. I REF föreslås en gemensam strategi för prioriterade konvolutionella neurala nätverk på superpixelnivå och mjuk begränsad kontextöverföring för gatuscensmärkning.
A Joint Convolutional Neural Networks and Context Transfer for Street Scenes Labeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}