原文链接：Pyramid Scene Parsing Network (2017)
重要观察结论
错配的关系：“上下文关系”很重要，比如河里seldom有车，飞机一般在runway或天上等。缺少收集上下文信息等能力会提高错分类的可能
易混淆的类别：比如田野和泥土，山和丘陵，墙、房屋、建筑和摩天大楼等，我们应该避免一个东西被同时标记为相似类别中的两类的情况。可以通过利用两类别的关系实现
不明显的类别：比如路灯、指示牌等往往较小而易被忽略，而大的物品却容易充斥感受野而造成问题。如当枕头和床的appearance相似时，可能被整体标记为床而忽视掉枕头
总结，许多错误部分或完全与上下文关系和对不同感受野的整体信息有关。所以引入合适的global-scene-level prior（长官？）可以达到很好的改进
Pyramid Pooling Module
pyrimid的level和大小可以modify
网络的结构
见上图，其中CNN为dilated ResNet