用于语义分割的混合上下文网络
计算机视觉与模式识别
2016-10-20 v1
摘要
语义分割具有挑战性，因为它同时需要对象级信息和像素级精度。近期，基于 FCN 的系统在该领域取得了巨大进展。与分类网络不同，在这些密集预测模型中，结合不同层的特征起着重要作用，因为这些特征包含不同层次的信息。已有许多模型被提出以展示如何使用这些特征。然而，如何最好地利用不同层特征的最佳架构仍是一个问题。在本文中，我们提出了一个称为混合上下文网络的模块，并表明通过利用该模块，我们提出的系统优于大多数现有的语义分割系统。
引用
@article{arxiv.1610.05854,
title = {Mixed context networks for semantic segmentation},
author = {Haiming Sun and Di Xie and Shiliang Pu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.05854},
year = {2016}
}
备注
5 pages, 3 figures