「Computer Vision」Notes on Vortex Pooling

本文提出VortexPooling方法,强调在预测像素类别时,目标区域的选择比远离目标的区域更为重要。该方法在VOC2012验证集上比DeepLabv3提升了1.5%,在测试集上提升了0.6%。尽管计算成本略高,但展示了其在语义分割任务中的有效性。

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作者:Chen-Wei Xie, Hong-Yu Zhou, Jianxin Wu
单位:National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nangjing University

0 摘要

观点是"when predicting the category of a given pixel, the regions chose to the target are more important than those far from it"。提出Vortex Pooling进行解决。与DeepLab v3相比,在VOC 2012验证集上,提升1.5%,在VOC 2012测试集上,提升0.6%,用Vortex Pooling替换ASPP模块。计算代价,用Vortex Pooling的系统为10.13FPS,而DeepLab v3为10.37FPS。从这里看出,VP比ASPP计算更复杂,或者VP是建立在ASPP上。

1 介绍

2 相关工作

3 提出方法

3.1 DeepLab v3回顾

3.2 讨论和分析

3.1 模块A

[1] Vortex Pooling Improving Context Representation in Semantic Segmentation 2018 [paper]

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