· 2017
Piramit Sahne Ayrıştırma Ağı
Pyramid Scene Parsing Network
- 15.565atıf
- 2017yıl
Kısa özet
Piramit Sahne Ayrıştırma Ağı (PSPNet), küresel bağlamı toplamak için bir piramit havuzlama modülü tanıtır ve en gelişmiş sahne ayrıştırma performansını elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Sahne ayrıştırmada küresel bağlam toplama için bir piramit havuzlama modülü sunar.
- PSPNet, piksel düzeyinde tahmin görevleri için üstün bir çerçeve sağlar.
- ImageNet, PASCAL VOC 2012 ve Cityscapes kıyaslamalarında en gelişmiş performansı elde etti.
- PASCAL VOC 2012 üzerinde %85.4 mIoU ve Cityscapes üzerinde %80.2 doğruluk ile yeni rekorlar kırdı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Scene parsing is challenging for unrestricted open vocabulary and diverse scenes. In this paper, we exploit the capability of global context information by different-region-based context aggregation through our pyramid pooling module together with the proposed pyramid scene parsing network (PSPNet). Our global prior representation is effective to produce good quality results on the scene parsing task, while PSPNet provides a superior framework for pixel-level prediction. The proposed approach achieves state-of-the-art performance on various datasets. It came first in ImageNet scene parsing challenge 2016, PASCAL VOC 2012 benchmark and Cityscapes benchmark. A single PSPNet yields the new record of mIoU accuracy 85.4% on PASCAL VOC 2012 and accuracy 80.2% on Cityscapes.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2017 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Computer Vision and Pattern RecognitionComputer Science