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Cascade Decoder: A Universal Decoding Method for Biomedical Image Segmentation
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https://arxiv.org/abs/1901.04949
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Abstract
Encoder-Decoder 구조는 biomedical image segmentation 분야의 주요 흐름.
그러나, 이구조에서의 Decoder는 여전히 미완성(under-explored, 탐구가 부족한) 상태임이라고 주장. (2019년 paper임)
그래서, 이 연구에서는 cascade decoder 라 불리는 개념을 제안 > for semantic segmentation accuracy
기존 SOTA Encoder-Decoder 안에 embedding 그래서, End to End 구조
cascade decoder
계층적인 Encoder Feature를 보다 효과적인 Decoder로 수행시키는 것으로 이끈다. (Decoder의 강화)
compatible
기존 연구
다음과 같은 구조로..,
METHODOLOGY
Cascade Decoder
3d image
기본적으로 Encoder-Decoder 구조 인 U-Net 인듯.. 다만, decoder의 각 layer의 결과를 합치는 구조인듯..
여러 scale를 합병(consolidate). = fusion layer
1 × 1 × 1 convolution for 3D (1 × 1 for 2D) 이용.
기존 연구와 별다른게 없고 다만 용어의 아디이어라고할까..이게..잘되어 참조하는 refer정도
EVALUATIONS
https://arxiv.org/abs/1901.04949