Learning and Incorporating Shape Models for Semantic Segmentation文章理解
FCN方法不一定包含局部几何信息，如平滑度和形状等，而传统的图像分析技术他们在解决细分和跟踪方面具有很大的优势。在这项工作中，我们通过将形状信息加入FCN分割框架从而解决FCN的缺点。同时在实验阶段，验证了这种形状信息对于处理对比度和artifacts的细节损失具有很好的效果。 1 引言 由于FCN对于局部几何如平滑度和拓扑结构不能可靠地捕获。在传统方法的驱动下，我们建议用先验形状信息来
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