2016
Google のSemantic Segmentation DeepLabの論文。
実際には,DeepLabV2というべき内容で,Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs, ICLR 2015 の改良版となっている.
目的：semantic segmentation 画像内の各ピクセルを分類すること。
問題点:
CNNについての問題点
1.feature mapの解像度が低い
2.様々な大きさの特徴抽出が難しい
3.物体中心の分類器は空間情報に敏感でない
Deep labでの解決
1. Remove the down-sampling operation
Dilated Convolution(Atrus convolution)
2.ASPP
3.CRF
2016 Google のSemantic Segmentation DeepLabの論文。 実際には,DeepLabV2というべき内容で,Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs, ICLR 2015 の改良版となっている.
目的：semantic segmentation 画像内の各ピクセルを分類すること。
問題点:
ASPPはAtrus Conv のdilationを様々に変化させてsum-futionしている。