Learning and Incorporating Shape Models for Semantic Segmentation文章理解
FCN方法不一定包含局部幾何信息，如平滑度和形狀等，而傳統的圖像分析技術他們在解決細分和跟蹤方面具有很大的優勢。在這項工作中，我們通過將形狀信息加入FCN分割框架從而解決FCN的缺點。同時在實驗階段，驗證了這種形狀信息對於處理對比度和artifacts的細節損失具有很好的效果。 1 引言 由於FCN對於局部幾何如平滑度和拓撲結構不能可靠地捕獲。在傳統方法的驅動下，我們建議用先驗形狀信息來
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