Dec, 2014
深度卷积网络与全连接 CRF 的语义图像分割
Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
Liang-Chieh Chen, George Papandreou, Iasonas Kokkinos, Kevin Murphy, Alan L. Yuille
TL;DR该研究论文结合深度卷积神经网络和概率图模型的方法来解决像素级分类(语义图像分割)任务中深层网络往往无法精确定位目标分割的问题,并通过将深层网络的响应与全连接条件随机场相结合,提出了一种 DeepLab 系统。定量实验表明,该方法在 PASCAL VOC-2012 语义图像分割任务中,IOU 精度可达 71.6%。