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中文翻译：[61] 萧斌，吴海平，魏义臣. 人体姿态估计和跟踪的简单基线. 在欧洲计算机视觉会议（ECCV）论文集，第466-481页，2018.

[62] Tete Xiao, Yingcheng Liu, Bolei Zhou, Yuning Jiang, and Jian Sun. Unified perceptual parsing for scene understanding. arXiv preprint arXiv:1807.10221, 2018.
中文翻译：[62] 萧特特，刘英城，周博磊，姜云宁，孙剑. 场景理解的统一感知解析. arXiv预印本arXiv:1807.10221, 2018.

[63] Saining Xie, Ross Girshick, Piotr Doll´ar, Zhuowen Tu, and Kaiming He. Aggregated residual transformations for deep neural networks. arXiv preprint arXiv:1611.05431, 2016.
中文翻译：[63] 谢赛宁，罗斯·吉什克，皮奥特·多拉尔，涂卓文，何恺明. 深度神经网络的聚合残差变换. arXiv预印本arXiv:1611.05431, 2016.

[64] Saining Xie, Ross Girshick, Piotr Doll´ar, Zhuowen Tu, and Kaiming He. Aggregated residual transformations for deep neural networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pages 1492–1500, 2017.
中文翻译：[64] 谢赛宁，罗斯·吉什克，皮奥特·多拉尔，涂卓文，何恺明. 深度神经网络的聚合残差变换. 在IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，第1492-1500页，2017.

[65] Fisher Yu and Vladlen Koltun. Multi-scale context aggregation by dilated convolutions. arXiv preprint arXiv:1511.07122, 2015.
中文翻译：[65] 尤费舍，科特恩·弗拉德伦. 通过扩张卷积进行多尺度上下文聚合. arXiv预印本arXiv:1511.07122, 2015.

[66] Yuhui Yuan, Xilin Chen, and Jingdong Wang. Object-contextual representations for semantic segmentation. arXiv preprint arXiv:1909.11065, 2019.
中文翻译：[66] 袁玉辉，陈西林，王景东. 语义分割的对象上下文表示. arXiv预印本arXiv:1909.11065, 2019.

[67] Hongyi Zhang, Moustapha Cisse, Yann N Dauphin, and David Lopez-Paz. mixup: Beyond empirical risk minimization. arXiv preprint arXiv:1710.09412, 2017.
中文翻译：[67] 张洪毅，穆斯塔法·西塞，扬·N·多芬，大卫·洛佩兹-帕兹. mixup：超越经验风险最小化. arXiv预印本arXiv:1710.09412, 2017.

[68] Hang Zhang, Kristin Dana, Jianping Shi, Zhongyue Zhang, Xiaogang Wang, Ambrish Tyagi, and Amit Agrawal. Context encoding for semantic segmentation. In The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2018.
中文翻译：[68] 张航，克里斯汀·达纳，史建平，张仲岳，王小刚，阿姆布里什·提亚吉，阿米特·阿格拉瓦尔. 语义分割的上下文编码. 在IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2018年6月.

[69] Hang Zhang, Han Zhang, Chenguang Wang, and Junyuan Xie. Co-occurrent features in semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 548–557, 2019.
中文翻译：[69] 张航，张汉，王晨光，谢俊元. 语义分割中的共现特征. 在IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，第548-557页，2019.

[70] Xingcheng Zhang, Zhizhong Li, Chen Change Loy, and Dahua Lin. Polynet: A pursuit of structural diversity in very deep networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 718–726, 2017.
中文翻译：[70] 张兴城，李治忠，陈改变忠诚，林大华. Polynet：在非常深的网络中追求结构多样性. 在IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，第718-726页，2017.

[71] Hengshuang Zhao, Jianping Shi, Xiaojuan Qi, Xiaogang Wang, and Jiaya Jia. Pyramid scene parsing network. In Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.
中文翻译：[71] 赵恒爽，史建平，齐晓娟，王小刚，贾亚家. 金字塔场景解析网络. 在IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2017.

[72] Hengshuang Zhao, Yi Zhang, Shu Liu, Jianping Shi, Chen Change Loy, Dahua Lin, and Jiaya Jia. PSANet: Pointwise Spatial Attention Network for Scene Parsing. In European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018.
中文翻译：[72] 赵恒爽，张一，刘树，史建平，陈改变忠诚，林大华，贾亚家. PSANet：场景解析的逐点空间注意力网络. 在欧洲计算机视觉会议（ECCV），2018.

[73] Li Zhaoping and Zhaoping Li. Understanding vision: theory, models, and data. Oxford University Press, USA, 2014.
中文翻译：[73] 李兆平，李兆平. 理解视觉：理论、模型和数据. 牛津大学出版社，美国，2014.

[74] Bolei Zhou, Agata Lapedriza, Jianxiong Xiao, Antonio Torralba, and Aude Oliva. Learning deep features for scene recognition using places database. In Advances in Neural Information Processing Systems, pages 487–495, 2014.
中文翻译：[74] 周博磊，阿加塔·拉佩德里扎，肖建雄，安东尼奥·托拉尔巴，奥黛·奥利瓦. 使用Places数据库学习深度特征进行场景识别. 在神经信息处理系统进展，第487-495页，2014.

[75] Bolei Zhou, Hang Zhao, Xavier Puig, Sanja Fidler, Adela Barriuso, and Antonio Torralba. Scene parsing through ade20k dataset. In Proc. CVPR, 2017.
中文翻译：[75] 周博磊，赵航，普伊格·哈维尔，桑贾·菲德勒，阿德拉·巴里乌索，安东尼奥·托拉尔巴. 通过ADE20K数据集进行场景解析. 在CVPR会议论文集，2017.

[76] Xizhou Zhu, Han Hu, Stephen Lin, and Jifeng Dai. Deformable convnets v2: More deformable, better results. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 9308–9316, 2019.
中文翻译：[76] 朱西周，胡汉，林史蒂芬，戴继峰. 可变形卷积网络V2：更可变形，更好的结果. 在IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，第9308-9316页，2019.

[77] Yi Zhu, Karan Sapra, Fitsum A. Reda, Kevin J. Shih, Shawn Newsam, Andrew Tao, and Bryan Catanzaro. Improving Semantic Segmentation via Video Propagation and Label Relaxation. 2019.
中文翻译：[77] 朱毅，卡兰·萨普拉，菲茨姆·A·雷达，凯文·J·希，肖恩·纽萨姆，安德鲁·陶，布莱恩·卡坦扎罗. 通过视频传播和标签松弛改进语义分割. 2019.

[78] Barret Zoph, Vijay Vasudevan, Jonathon Shlens, and Quoc V Le. Learning transferable architectures for scalable image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pages 8697–8710, 2018.
中文翻译：[78] 巴雷特·佐夫，维杰·瓦苏德万，乔纳森·什伦斯，郭·V·勒. 学习可迁移架构用于可扩展图像识别. 在IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，第8697-8710页，2018.