تجميع السياق متعدد المقاييس بواسطة التوسعات المتكررة

النماذج الأكثر تقدماً للفصل الدلالي (semantic segmentation) تعتمد على تكيفات من شبكات التلافيف التي تم تصميمها في الأصل للتصنيف الصوري. ومع ذلك، فإن التنبؤ الكثيف والتصنيف الصوري يختلفان بشكل هيكلية. في هذا البحث، نطور وحدة شبكة تلافيفية جديدة مصممة خصيصاً للتنبؤ الكثيف. تقوم الوحدة المعروضة باستخدام التلافيف الممتدة (dilated convolutions) لتجميع المعلومات السياقية متعددة القياسات بطريقة منهجية دون فقدان الدقة. تعتمد الهندسة على حقيقة أن التلافيف الممتدة تدعم التوسع الأسي لمجال الاستقبال دون فقدان الدقة أو التغطية. نظهر أن الوحدة السياقية المعروضة تزيد من دقة النظم الأكثر تقدماً للفصل الدلالي. بالإضافة إلى ذلك، نفحص تكييف شبكات التصنيف الصوري للتنبؤ الكثيف ونظهر أن تبسيط الشبكة المتكيفة يمكن أن يزيد من الدقة.