《Graph-FCN for image semantic segmentation》论文阅读笔记

论文链接：《Graph-FCN for image semantic segmentation》
机器之心：《另辟蹊径，中科院自动化所等首次用图卷积网络解决语义分割难题》

摘要

使用深度学习执行语义分割在图像像素分类方面取得了巨大进步。但是，深度学习提取高级特征时往往忽略了局部位置信息（local location information），而这对于图像语义分割而言非常重要。

为了避免上述问题，来自中科院自动化所、北京中医药大学的研究者们提出一个执行图像语义分割任务的图模型 Graph-FCN，该模型由全卷积网络（FCN）进行初始化。

首先，通过卷积网络将图像网格数据扩展至图结构数据，这样就把语义分割问题转换成了图节点分类问题；然后，使用图卷积网络解决图节点分类问题。

研究者称，这是首次将图卷积网络用于图像语义分割的尝试。该方法在 VOC 数据集上获得了有竞争力的 mIOU 性能，相比原始 FCN 模型有 1.34% 的性能提升。