Context-Aware Probabilities (CAP) for Semantic Image Segmentation
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Semantic image segmentation based on Convolutional Neural Networks (CNNs) is one of the main approaches in computer vision area. The methods based on deep convolutional neural networks, typically use a pre-trained CNN trained on the large image classification datasets as a backend to extract features (image descriptors) from the images. Whereas, the special size of output features from CNN backends are smaller than the input images, by stacking multiple deconvolutional layers on the last layer of backend network, the dimension of the output will be the same as the input image. Segmentation using local image descriptors without involving relationships between these local descriptors yield weak and uneven segmentation results. Inspired by these observations, in this research we propose Context-Aware Probabilities (CAP) unit. CAP unit generates probabilities for classes using local-image descriptors. This unit can be used in any semantic image segmentation architectures. We used CAP unit in Fully Convolutional Network (FCN) and DeepLab-v3-plus architectures and propose the new FCN-CAP and DeepLab-v3-plus-CAP architectures. Training the proposed architectures on PASCAL VOC2012 dataset shows 1.9% and 0.4% accuracy improvement compared to the corresponding basic architectures, respectively.
Language:
Persian
Published:
Journal of Soft Computing and Information Technology, Volume:9 Issue: 4, 2021
Pages:
32 to 42
magiran.com/p2234259  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!