用于语义分割的特征共享协作网络
计算机视觉与模式识别
2021-01-21 v1
摘要
近年来，深度神经网络在图像识别领域取得了高精度。受人类学习方法的启发，我们提出一种使用协作学习的语义分割方法，其通过共享信息类似于小组学习。我们使用两个相同的网络以及在两个网络之间发送特征图的路径。两个网络同时训练。通过共享特征图，两个网络中的一个可以获得单个网络无法获得的信息。此外，为了增强协作程度，我们提出了两种连接仅同层和多层的方法。我们在两种网络上评估了我们的提出思路。一种是 Dual Attention Network (DANet)，另一种是 DeepLabv3+。所提方法取得了比常规单网络和网络集成更好的分割精度。
引用
@article{arxiv.2101.07905,
title = {Feature Sharing Cooperative Network for Semantic Segmentation},
author = {Ryota Ikedo and Kazuhiro Hotta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07905},
year = {2021}
}
备注
computer vision and pattern recognition