百度大脑“突围”史上最难ECCV：10篇论文入选，尽显国际AI顶流风范

最近基于图像区域的上下文推理在场景分割中已经取得显著进步。论文中，百度通过提出图交互单元和语义上下文损失，探索如何利用语义知识来促进基于图像区域的上下文推理。图交互单元能够增强卷积网络的特征表示，同时能自适应地为每个样本学习语义一致性。

具体地，基于数据集的语义知识首先被纳入图交互单元来促进视觉图的上下文推理，然后演化的视觉图特征被反投影到每个局部特征来增强其可区分力。图交互单元进一步被语义上下文损失改善其生成基于样本语义图的能力。完整的消融实验证明了新方法中的每个组件和相关设计选择的有效性。特别地，本文提出的图交互网络在Pascal-Context和COCO-Stuff数据集上超过了同期方法。

（编辑：衡阳站长网）

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