A system and method for semantic segmentation with a soft cross-entropy loss is provided. The system inputs a first color image to an input layer of a semantic segmentation network for a multi-class classification task. The semantic segmentation network generates, at an auxiliary stride, a first feature map as an output of an auxiliary layer of the semantic segmentation network based on the input first color image. The system extracts the generated first feature map from the auxiliary layer and computes a probability map as a set of soft labels over a set of classes of the multi-class classification task, based on the extracted first feature map. The system further computes an auxiliary cross-entropy loss between the computed probability map and a ground truth probability map for the auxiliary stride and trains the semantic segmentation network for the multi-class classification task based on the computed auxiliary cross-entropy loss.
소프트 교차-엔트로피 손실을 갖는 시맨틱 분할을 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 이 시스템은 다중-클래스 분류 작업을 위해 시맨틱 분할 네트워크의 입력 계층에 제1 컬러 이미지를 입력한다. 시맨틱 분할 네트워크는 보조 스트라이드에서, 입력된 제1 컬러 이미지에 기초하여 시맨틱 분할 네트워크의 보조 계층의 출력으로서 제1 피처 맵을 생성한다. 이 시스템은 생성된 제1 피처 맵을 보조 계층으로부터 추출하고 추출된 제1 피처 맵에 기초하여 다중-클래스 분류 작업의 클래스 세트에 관해 소프트 라벨 세트로서 확률 맵을 계산한다. 시스템은 추가로, 보조 스트라이드에 대한 계산된 확률 맵과 실측 확률 맵 사이의 보조 교차-엔트로피 손실을 계산하고 계산된 보조 교차-엔트로피 손실에 기초하여 다중-클래스 분류 작업을 위해 시맨틱 분할 네트워크를 훈련시킨다.