Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation---学习用于语义分割的动态路径
图像语义分割的目标是对每个像素都进行语义分类，它是当前计算机视觉领域最重要、最具挑战性的任务之一。语义分割的问题之一来自于其处理的图像中存在尺寸不一的物体及背景区域，这种尺寸分布的差异给特征表示和关系建模带来了不少困难。 传统的解决方法： 设计精巧的模型结构来缓解这种差异，然而无论是人工设计还是基于NAS模型搜索得到的网络，都尝试在单个网络框架中编码所有的像素区域，在现实环境中缺乏对各种尺度分布的
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