TL;DR本文介绍了使用循环神经网络处理有向无环图结构的图像标注，并结合卷积与反卷积层，使用提出的珍稀类别加权函数增强了局部表示的判别能力，取得了 SiftFlow、CamVid 和 Barcelona 基准测试的最新最佳结果。
Abstract
In image labeling, local representations for image units are usually
generated from their surrounding image patches, thus long-range contextual
information is not effectively encoded. In this paper, we introduce recurrent
neural networks (RNNs) to address this issue. Specifically, dire
我们开发了一种新颖的卷积结构，专门用于从有向无环图 (DAGs) 的数据中学习。通过 DAGs，我们可以建模变量之间的因果关系，但它们的幂零邻接矩阵给开发 DAG 信号处理和机器学习工具带来了独特挑战。为了解决这个限制，我们利用了近期的进展，提供了 DAG 上信号的因果转变和卷积的备选定义。我们开发了一种新颖的卷积图神经网络，集成了可学习的 DAG 滤波器，以考虑图拓扑引起的部分排序，从而为学习 DAG 支持数据的有效表示提供了有价值的归纳偏见。我们讨论了所提出的 DAG 卷积网络（DCN）的显著优势和潜在限制，并使用合成数据在两个学习任务中评估其性能：网络扩散估计和源识别。DCN 相对于几个基线表现出有利的比较，展示了它的潜力。
通过将上下文特征映射到加权邻接矩阵上的有向无环图（DAG），并利用具有新颖投影层的神经网络，我们提出了一种处理上下文 DAG 问题的方法，该方法确保输出矩阵稀疏并满足无环性质的最近发展算法，并为学习上下文 DAG 提供了可伸缩的计算框架，同时提供了收敛保证和反向传播投影层的解析梯度。实验结果表明，这种新方法可以在现有方法失败的情况下恢复真实的上下文特定图。