论文[20ZS][82]：Hypercolumns for Object Segmentation and Fine-grained Localization

借用图像金字塔(image pyramid)的思想,通过将原图中指定位置对应CNN 各个层次的输出特征图,组合成hypercolumn 向量描述图像中统计结构特征,提升了图像分割的精细度,该方法也可用于物体检测和特征点预测等任务.该方法在PASCAL VOC 2012 竞赛中显示出的分割准确度为62.6%。

基本思路是combine各层的特征来实现更精细化的识别，包括SDS， key point localization, part labeling 。

这篇论文的基础是[22][1][18]