面向语义分割的隐式背景估计
计算机视觉与模式识别
2019-06-03 v1 机器学习
图像与视频处理
机器学习
摘要
场景理解与语义分割是许多计算机视觉任务的核心,其中许多任务涉及以潜在危险的方式与人类交互。因此,开发用于鲁棒模型原则性设计的技术至关重要。在本文中,我们提供分析和经验证据,表明修正由softmax函数产生的潜在错误的非区分性映射,可以在对性能影响最小、对代码库改动最小的情况下,改善最先进语义分割模型的鲁棒性特征。
引用
@article{arxiv.1905.13306,
title = {Implicit Background Estimation for Semantic Segmentation},
author = {Charles Lehman and Dogancan Temel and Ghassan AlRegib},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.13306},
year = {2019}
}