Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

[Shaw0202]

概要

• Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
• アルゴリズム系
• semantic segmentation. CNNの最後の全結合層をconvolutionに置き替えることによって、二次元マップを出力。

アルゴリズム/実験手法

• 全結合層をconvolution層に置き替え、二次元マップを出力。これにより入力を任意のサイズとすることが出来る。ただし解像度が落ちるため、Upconvolutionを使用して解像度を上げている。

• convolutionを繰り返した上位の層は高次元の情報を持っているが、局所的な情報は失われている。そこで、スキップアーキテクチャーと呼ばれるアルゴリズムが用いられる。低レイヤーの局所的なローカルな情報を持つ層の情報と上位の層を重ね合わせることにより精度を向上させている。

条件，結果

2015年の時点ではSOTAだったが、今はUnetなどに置き換わってしまっているので、参考までに読んでみた。

感想，所感

英語が難しく、よくわからなかったので、まとめサイトを参考に読み進めた。

[Shaw0202]

単語

• yield 生み出す
• hierarchies 階層
• inference 推論
• enclose 囲う
• short-comings 欠点
• dense 密な
• asymptotically 漸近線へ(towards an asymptote)
• preclude 妨げる
• complication 混乱
• make use of 使用する
• reinterpret 異なる視点から解釈する
• representation 表現、表示、代表
• inherent 固有の
• invariance 不偏性
• receptive 感受性の強い
• spatial 空間の