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注意和分段:注意引导的主动语义切分( Attend and Segment: Attention Guided Active Semantic Segmentation )
S Seifi T Tuytelaars
在动态环境中，具有有限视野/资源的agent在尝试解析场景之前无法完全观察场景。在这样的设置中，部署常用的语义分割体系结构是不可行的。在本文中，我们提出了一种在给定部分观测序列的情况下逐步分割场景的方法。其主要思想是通过观察Agent最不确定的区域来改进它对环境的理解。我们的方法包括一个自我监督的注意机制和一个专门的体系结构来维护和利用空间记忆映射来填充环境中的不可见区域。智能体可以选择并进入一个区域，同时依靠来自所访问区域的线索来产生其他部分的幻觉。在CityScapes、CamVid和Kitti数据集上，我们仅通过处理18%的图像像素（10个视网膜样掠影），就达到了78.1%、80.9%和76.5%的平均像素精确度。我们进行了一项消融研究，以观察的次数，输入图像的大小和视网膜样观察的有效性。我们将我们的方法与几个基线进行比较，并表明通过在第一时间步访问非常低分辨率的场景视图来获得最佳结果。
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