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語義分割--Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation

阿新 • • 發佈：2019-02-03

Attention to Scale: Scale-aware Semantic Image Segmentation
CVPR2016

針對語義分割問題，嵌入多尺度資訊是很有必要的，這裡我們提出用一個 attention mechanism 來學習每個畫素位置的 softly weight the multi-scale features

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attention model 學習對於不同尺度的物體賦予不同的權重

對於提取多尺度特徵，目前主要有兩種網路結構：

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Skip-net 和 Share-net，這裡我們認為 Share-net 能夠與 attention model 更好的結合，所以採用了 attention model

怎麼融合多尺度特徵資訊了？
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這裡我們首先得到權重，再根據權重來融合多尺度特徵資訊

PASCAL-Person-Part validation set
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E-Supv: extra supervision The ground truths are downsampled properly during training

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max-pooling 和 attention model 效果對比：
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PASCAL VOC 2012 test set
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PASCAL VOC 2012 validation set
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MS-COCO validation set
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