{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期部分”:[[2024,3,13]],“日期时间”:“2024-03-13T19:12:56Z”,“时间戳”:1710357176756},“出版商位置”:“查姆”,“参考计数”:22,“出版者”:“斯普林格国际出版”,“isbn-type”:[{“值”:“9783030638191”,“类型”:”打印“},{“值”:“9783030638207”,“type”:“electronic”}],“license”:[{“start”:{“date-parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://www.springer.com\/tdm”}0:00:00Z“,”时间戳“:1577836800000},”内容版本“:”vor“,“delay-in-days”:0,“URL”:“http:\/\/www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date-parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days“:0,”URL“https:\/\www.springer.com\/tdm”}1,1]],“日期时间”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1577836800000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.springer.com/tdm”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[2020]]},”DOI“:”10.1007\/978-3030-63820-7_44“,”类型“book-capter”,“创建“:{“date-parts”:[[2020,11,18]],“date-time”:“2020-11-18T09:12:07Z”,“时间戳”:1605690727000},“页面”:“386-393”,“更新策略”:“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy”,“源”:“Crossref”,《is-referenced-by-count》:7,“标题”:[“高效分段金字塔网络”],“前缀”:“10.1007”,”作者“:[{”给定“Tanmay”,“family”:“Singha”,“sequence”:“first”,“隶属关系”:[]},{“给定”:“Duc-Son”,“family”:“Pham”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Aneesh”,“家族”:“Krishna”,“serquence”:“additionable”,“filiation“:[]{”,{”given“:”Joel“,“faily”:”Dunstan“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]}],“member”:“297”,“published-on-line”:{“date-parts”:[2020,11,17]]}“reference“:[{”issue“:”12“,”key“:”44_CR1“,”doi-asserted-by“:“publisher”,“first page”:“2481”,“DOI”:“10.1109\/TPAMI.2016.2644615”,“volume”::“39”,“author”:“V Badrinarayanan”,“year”:“2017”,“unstructured”:“Badrinaray,V.,Kendall,A.,Cipolla,R.:Segnet:用于图像分割的深度卷积编码器-解码器架构。TPAMI 39(12),2481\u20132495(2017)”,“journal-title”:“TPAMI”},{“issue”:“4”,“键“:“44_CR2”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:“834”,“doi”:“10.1109”,TPAMI.2017.2699184“,”volume“:“40”,“author”:“LC Chen”,“year”:“2017”,“unstructured”:“Chen,L.C.,Papandreou,G.,Kokkinos,I.,Murphy,K.,Yuille,A.L.:Deeplab:使用深度卷积网络、atrous卷积和全连接crfs进行语义图像分割。TPAMI 40(4),834\u2013848(2017)“,”journal-title“:”TPAMI“},{“key”:“44_CR3”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Chen,L.C.,Zhu,Y.,Papandreou,G.,Schroff,F.,Adam,H.:用于语义图像分割的带atrous可分离卷积的编码器-解码器。In:Proceedings of ICCV,September 2018”,“doi”:“10.1007\/978-3-030-01234-2_49”},“{”key“:”44_CR4“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Cordts,M.等人:语义城市场景理解的城市场景数据集。在:CVPR会议记录,2016年6月”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.350”},{“issue”:“9”,“key”:“44_CR5”,“DOI断言”:“publisher”,“first page”:“1904”,“DOI”:“10.1109\/TPAMI.2015.2398824”,“volume”:“37”,“author”:“K He”,“year”:“2015”,“nonstructured”:“He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,Sun,J.:用于视觉识别的深层卷积网络中的空间金字塔池。TPAMI 37(9),1904\u20131916(2015)“,“journal-title”:“TPAMI”},{“key”:“44_CR6”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,Sun,J.:图像识别的深度剩余学习。In:Proceedings of CVPR,June 2016”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2016.90”}Howard,A.G.等人:手机:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络。arXiv预印本arXiv:1704.04861(2017)“},{“key”:“44_CR8”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Hu,J.,Shen,L.,Sun,G.:压缩和激发网络。In:Proceedings of CVPR,June 2018”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2018.00745”},}“key:”44_CR9“,“unsructured“:”Kendall,A.,Badrinarayanan,V.,Cipolla,R.:贝叶斯分段网:用于场景理解的深度卷积编码器-解码器架构中的模型不确定性。arXiv-print arXiv:1511.02680(2015)“},{“key”:“44_CR10”,“unstructured”:“Paszke,A.,Chaurasia,A.,Kim,S.,Culurciello,E.:Enet:用于实时语义分割的深层神经网络架构。arXiv-Print arX iv:1606.02147(2016)”},},“key“:”44_CR11“,“unsructured“:”Poudel,R.P.,Bond,U.,Liwicki,S.,Zach,C.:Contextnet:实时探索语义分段的上下文和细节。arXiv-print arXiv:1805.04554(2018)“},{“key”:“44_CR12”,“unstructured”:“Poudel,R.P.,Liwicki,S.,Cipolla,R.:Fast-scnn:快速语义分割网络。arXiv-预印本arXiv:1902.04502(2019)”},}“key:”44_CR13“series-title”:“计算机科学讲义”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“234”,“doi”:“”10.1007\/978-3-319-24574-4_28“,“volume-title”:“医学图像计算和计算机辅助干预\u2013 MICCAI 2015”,“author”:“O Ronneberger”,“year”:“2015年”,“unstructured”:“Ronneberge,O.,Fischer,P.,Brox,T.:U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络。收录人:Navab,N.、Horneger,J.、Wells,W.M.、Frangi,A.F.(编辑)MICCAI 2015。LNCS,第9351卷,第234\u2013241页。查姆施普林格(2015)。https:\/\/doi.org\/10007\/978-3-319-24574-4_28“},{“key”:“44_CR14”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sandler,M.,Howard,A.,Zhu,M.、Zhmoginov,A.,Chen,L.C.:Mobilenetv 2:倒置残差和线性瓶颈。In:Proceedings of CVPR(June 2018)”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2018.00474”}“:”《计算机与信息科学中的通信》,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:“550”,《doi》:“10.1007\/978-3-030-36802-9_59”,“volume-title”:“神经信息处理”,“author”:“Y Shang”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Shang,Y.,Zhong,S.,Gong,S.、Zhou,L.,Ying,W.:DXNet:一种带有XSPP的编码器-解码器架构,用于街道场景中的语义图像分割。收录人:Gedeon,T.、Wong,K.W.、Lee,M.(编辑)2019年ICONIP。CCIS,第1143卷,第550\u2013557页。查姆施普林格(2019)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-36802-9_59“},{”issue“:”4“,”key“:”44_CR16“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“640”,“doi”:“10.1109\/TPAMI.2016.2572683”,“volume”:“39”,“author”:“E Shelhamer”,“year”:“2017”,“unstructured”:“Shelhamer,E.,Long,J.,Darrell,T.:语义分段的完全卷积网络。TPAMI第39(4)页,640\u2013651(2017)“,”journal-title“:”TPAMI“},{“key”:“44_CR17”,“unstructured”:“Simonyan,K.,Zisserman,A.:用于大规模图像识别的深度卷积网络。arXiv预印本arXiv:1409.1556(2014)“}Tan,M.,Le,Q.V.:效率网:重新思考卷积神经网络的模型缩放。arXiv预印本arXiv:1905.11946(2019)“},{“key”:“44_CR19”,“unstructured”:“Targ,S.,Almeida,D.,Lyman,K.:Resnet中的Resnet:概括剩余架构。arXiv预先印本arX iv:1603.08029(2016)”},}“key:”44_CR20“series-title”:“计算机和信息科学中的通信”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“265”,“doi”:“”10.1007\/978-3-030-36808-1_29“,“volume-title”:“神经信息处理”,“author”:“M Yang”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Yang,M.,Shi,Y.:DSMRSeg:用于实时语义分割的双阶段特征金字塔和多范围上下文聚合。收录人:Gedeon,T.、Wong,K.W.、Lee,M.(编辑)2019年ICONIP。CCIS,第1142卷,第265\u2013273页。查姆施普林格(2019)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-36808-1_29“},{“key”:“44_CR21”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhao,H.,Qi,X.,Shen,X.、Shi,J.,Jia,J.:ICNet用于高分辨率图像的实时语义分割。In:Proceedings of ECCV,September 2018”,“doi”:“10.1007\/978-30-01219-9_25”},}“key:”44_CR22“,”doi-assert-by“:”crossref“,”unstructured“:”Zhao,H.,Shi,J.,Qi,X,Wang,X.,Jia,J.:金字塔场景解析网络。In:CVPR Proceedings of CVPR,July 2017“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2017.660“}],”container-title“:[“Communications In Computer and Information Science”,“Neural Information Processing”],“original-title”:[],“link”:[{“URL”:“https:\/\/link.springer.com\/content\/pdf\/10.1007\/978-3-030-63820-7_44”,“内容类型”:“未指定”,“内容版本”:“vor”,“预期应用程序”:“相似性检查”}],“存放”:{“日期部分”:[[2021,4,24]],“日期时间”:“2021-04-24T03:18:21Z”,“时间戳”:1619234301000},“分数”:1,“资源”:{“主要”:{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/10.1007\/978-3-030-63820-7_44“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期部分“:[[2020]]},“ISBN”:[“9783030638191”,“978330638207”],”参考计数“:22,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10007\/978-30-63820-77_44“,”关系“:{},“1865-0929”,“1865-0.937”],“ISSN-type”:[{“value”:“1865-0829”,”type“:”print“},{“value“:”1865-0937“,”type“:“electronic”}],”subject“:[],”published“:{“date-parts”:[[2020]]},”assertion“:[{“value”:“2020年11月17日”,”order“:1,”name“:”first_online“,”label“:”first online“,“group”::“conference acronym”,“group”:{“name”:ConferenceInfo“,”label“:”ConferenceInformation“}},{”value“:”International Conference on Neural Information Processing“,”order“:2,”name“:”Conference_name“,”标签“:”会议名称“,”group“:会议信息“,”label“:”会议信息“}},{”value“:”泰国“,”order“:4,”name“:”Conference_country“,”标签“:”开会国家“,”group“:},{“value”:“2020年11月18日”,“order”:7,“name”:“conference_start_date”,“label”:“会议开始日期”,“group”:,“order”:9,“name”:“conference_number”,“label”:“conference number”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,”label“:“Confection Information”}},{“value”:“iconip2020”,“order:10,”name“:”conference_id“,”lable“:”ConferenceID“,”group“:{”name“:”ConferencieInfo“,”label“:”会议信息“}}”,{”value“:”http://www.apnns.org \/iconip2020“,”order“:11,”name“:“conference_url”,“label”:“会议url”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“标签”:“大会信息”}}:“conference_management_system”,“label”:“会议管理系统”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“618”,“order”:3,“name”:“number_of_submissions_sent_for-Review”,“label”:“发送供评审的提交数量”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评议信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“187”,“order”:4,“name”:“number_of_full_papers_accepted”,”label“:“已接受的全文数”,“group”:{“name”:“ConfeventPeerReveewInformation“,”lable“:”同行评议信息(由会议主办方提供)“}}}:“189”,“order”:5,“name”:“number_of_short_papers_accepted”已接受的全文数\/已发送供审阅的提交数*100”,然后四舍五入为整数。“,”顺序“:6,”名称“:”acceptance_rate_of_Full_Papers“,”标签“:”全文接受率“,”组“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行审阅信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”3.18“,“order”:7,“name”:“average_number_of_reviews_per_paper”,“label”:“每篇论文的平均评论数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“标签”:“同行评论信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“3.68”,“order:8”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“由于新冠肺炎疫情,会议实际上举行了。”,“order”:10,“name”:“additional_info_on_review_process”,“label”:“审核过程的附加信息”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“table”:“同行审核信息(由会议组织者提供)”}}]}}