简介：语义图象分割是一项任务为每个图象象素预言一个范畴标签。它的关键挑战是设计一个强壮的特征代表。在这份报纸，我们作为特征表示熔化神经网络(CNN)展示的层次convolutional和基于区域的特征。层次特征包含更全球的信息，当基于区域的特征包含更多的本地信息时。这些二种特征的联合显著地提高特征表示。然后，熔化特征被用来训练一个softmax分类器生产每象素标签任务概率。并且一块充分连接的有条件的随机的地(CRF)被用作一个processing以后方法改进标记的一致性。我们进行实验在上筛流动数据集。象素精确性和班精确性分别地是84.4%和34.86%。
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