Context Encoding for Semantic Segmentation
1、Introduction 作者提出是不是捕捉語義信息等價於擴大感受野？ 傳統的encoder(BoW,VLAD)可以編碼全局特徵統計十分方便 一個encoding層將字典學習和殘差編碼都融合到一個網絡裏面，作者通過擴展encoding層來捕獲全局的特徵統計 2、contribution 第一是設計SEloss，不想pixelwise的損失，SEloss損失對於大目標和小目標施以相同的權重，網絡
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