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网络校准的类别和区域自适应约束
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用多个惩罚权重解决分割网络中的类别和区域差异问题的新方法。通过基于类别和区域自适应约束的方法，在训练过程中学习惩罚权重。实验证明该方法优于现有方法。
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关键要点
- 本文提出了一种新的方法来校准分割网络，考虑了不同类别和目标区域的困难。
- 该方法利用多个惩罚权重解决类别和区域差异的问题。
- 手动找到最佳的惩罚权重可能不可行，阻碍优化过程。
- 提出了一种基于类别和区域自适应约束（CRaC）的方法，在训练过程中学习惩罚权重。
- CRaC 基于广义增广拉格朗日方法，广泛应用于约束优化。
- 在两个流行的分割基准和两个知名的分割网络上进行的实验表明，CRaC 优于现有方法。
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