ExFuse：增强语义分割中的特征融合
计算机视觉与模式识别
2018-04-12 v1
摘要
现代语义分割框架通常结合来自预训练骨干卷积模型的低层与高层特征以提升性能。在本文中，我们首先指出由于语义层次与空间分辨率上的差距，低层与高层特征的简单融合可能效果较差。我们发现，将语义信息引入低层特征、将高分辨率细节引入高层特征，对后续融合更为有效。基于该观察，我们提出一种名为 ExFuse 的新框架，以弥合低层与高层特征之间的差距，从而将分割质量总计显著提升 4.0\%。此外，我们在具有挑战性的 PASCAL VOC 2012 分割基准上评估了我们的方法，取得了 87.9\% 的平均 IoU，优于先前的最优结果。
引用
@article{arxiv.1804.03821,
title = {ExFuse: Enhancing Feature Fusion for Semantic Segmentation},
author = {Zhenli Zhang and Xiangyu Zhang and Chao Peng and Dazhi Cheng and Jian Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.03821},
year = {2018}
}