用于语义分割的循环迭代门控网络
计算机视觉与模式识别
2018-11-21 v1
摘要
在本文中，我们提出一种称为 RIGNet 的循环迭代门控方法。RIGNet 的核心要素包括以自顶向下方式控制神经网络中信息流的循环连接，并考虑了该核心结构的不同变体。该机制的迭代特性使得门控能够在空间范围和特征空间中扩散。这被证明是一种强大的机制，与常见的现有网络具有广泛的兼容性。分析展示了门控如何与不同的网络特性相互作用，我们还表明，带有门控的更浅网络可能比不包含 RIGNet 模块的更深网络表现更好。
引用
@article{arxiv.1811.08043,
title = {Recurrent Iterative Gating Networks for Semantic Segmentation},
author = {Rezaul Karim and Md Amirul Islam and Neil D. B. Bruce},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.08043},
year = {2018}
}
备注
WACV 2019