ParseNet：より広い視野でより良く見る

我々は、セマンティックセグメンテーションのために深層畳み込みネットワークにグローバルコンテキストを追加する技術を提案します。このアプローチはシンプルで、各位置の特徴を強化するために、レイヤーの平均特徴を使用します。また、トレーニングのいくつかの特異点を研究し、ベースラインネットワーク（例：FCN）の性能を大幅に向上させます。我々が提案するグローバル特徴と正規化パラメータを学習する技術を追加すると、精度は我々の改良版でさえも一貫して向上します。提案するアプローチであるParseNetは、SiftFlowとPASCAL-Contextで最先端の性能を達成し、ベースラインに対してわずかに追加の計算コストで、シンプルなアプローチでPASCAL VOC 2012セマンティックセグメンテーションでも最新の最先端性能に近い結果を得ています。コードはhttps://github.com/weiliu89/caffe/tree/fcnで入手可能です。