chullhwan-song
commented
5 years ago 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