[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 用于语义分割的密集反卷积网络

摘要： 最近，探索全卷积网络（FCN）中不同层的多特征图以获取语义分割的上下文信息受到了广泛关注。本文提出了一种用于语义分割的新型编码器-解码器架构——密集反卷积网络（DDN），该架构通过深层卷积层的特征图对浅层反卷积层进行密集上采样。所提出的DDN支持端到端训练，使我们能够充分挖掘图像中嵌入的多尺度上下文线索。实验结果表明，在PASCAL VOC 2012数据集上，我们的DDN性能优于以往的FCN和编码器-解码器网络（EDN）。