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DER11B产品
- 更新时间：2025-04-02
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DER11B表示Xi像素对应的语义类别, 其类别可以由 FCN 或者其他语义分割模型的预测结果得到；而第二项为二元项，二元项可将像素之间的语义联系／关系考虑进去。例如，「天空」和「鸟」这样的像素在物理空间是相邻的概率，应该要比「天空」和「鱼」这样像素的相邻概率大。后通过对 CRF 能量函数的优化求解，得到对 FCN 的图像语义预测结果进行优化，得到终的语义分割结果。值得一提的是，已经有工作[5]将原本与深度模型训练割裂开的 CRF 过程嵌入到神经网络内部，即，将 FCN+CRF 的过程整合到一个端到端的系统中，这样做的好处是 CRF 后预测结果的能量函数可以直接用来指导 FCN 模型参数的训练，而取得的图像语义分割结果。
DER11B
