《Learning_object_interactions_and_descriptions_for_sematic_image》論文閱讀

動機 本文主要是從訓練數據的角度來提升CNN分割性能的。由於像素級別標記的樣本很少，製作樣本成本高。 這裏直接根據關鍵詞從網絡上搜索相關圖像，建立了一個數據庫 IDW， 結合 VOC12上面的訓練數據聯合訓練，對此設計了一個 IDW-CNN 模型，經過聯合訓練得到的模型用於分割，性能提升比較大。 貢獻 這是首次將圖片描述在不經過手動處理和提煉的情況下用於提高語義分割性能的嘗試，IDW數據集包含40

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