提出约束到边界损失的损失, 鼓励尊重图像的空间和颜色结构的分割(CRF制作标签).
总的loss为:
DCNN是, 是包括背景的所有类集合, 是i图片中存在的类的集合....以网络输出和CRF输出之间的KL散度, 作为边界约束损失:
为了计算全连接的CRF的梯度(从而能正常反馈学习), 作者采用中的代码
思考:
该方法能作为GAP和GMP之间的缓冲区, 是通过排序,幂函数实现的...MIQP)问题, 可以找到全局最优解
目标是让子图内尽可能相似, 同时考虑突出实例的intrinsic properties内在属性....这称为混合整数二次规划(MIQP,mixed integer quadratic program)问题
具体实现方法看原论文....使用IBM-CPLEX来解决图划分过程中的MIQP问题
实验表示整个数据集中的全局对象关系信息在标签分配中很有用,噪声过滤机制进一步提高了分割性能
思考:
文中采用提取出未知类别的实体的mask和边界框