场景解析对于无限制的开放词汇和不同场景来说是具有挑战性的.本文使用文中的pyramid pooling module实现基于不同区域的上下文集成，提出了PSPNet，实现利用上下文信息的能力进行场景解析。
作者认为，FCN存在的主要问题是没有采取合适的策略来用全局的信息，本文的做法就是借鉴SPPNet来设计了PSPNet解决这个问题。
很多State-of-the-art的场景解析框架都是基于FCN的.基于CNN的方法能够增强动态物体的理解，但是在无限制词汇和不同场景中仍然面临挑战.举个例子，如下图.
FCN认为右侧框中是汽车，但是实际上是船，如果参考上下文的先验知识，就会发现左边是一个船屋，进而推断是框中是船.FCN存在的主要问题就是不能利用好全局的场景线索。
对于尤其复杂的场景理解，之前都是采用空间金字塔池化来做的，和之前方法不同（为什么不同，需要参考一下经典的金字塔算法），本文提出了pyramid scene parsing network(PSPNet)。
本文的主要贡献如下:
(1) 提出了PSPNet在基于FCN的框架中集成困难的上下文特征
(2) 通过基于深度监督误差开发了针对ResNet的高效优化策略
(3) 构建了一个用于state-of-the-art的场景解析和语义分割的实践系统（具体是什么？）
通过观察FCN的结果，发现了如下问题：
(1) 关系不匹配（Mismatched Relationship）
(2) 易混淆的类别（Confusion Categories）
(3) 不显眼的类别（Inconspicuous Classes）
总结以上结果发现，以上问题部分或者全部与上下文关系和全局信息有关系，因此本文提出了PSPNet.框架如下:
并且加入额外的深度监督 Loss