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Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs)は、画像分類で大きな成果を上げる一方、最終層で純分に局所化されていない問題があった。 論文では、条件付き確率場(CRF)を組み合わせることで、この問題を解決している。
モデルの構造は下記
pixel-level classification = semantic image segmentation
https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf
https://qiita.com/tktktks10/items/0f551aea27d2f62ef708
明度の似た画素は、同じクラスにラベル付けされる傾向があるという観察に基づいて処理を行う。
要約
Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs)は、画像分類で大きな成果を上げる一方、最終層で純分に局所化されていない問題があった。 論文では、条件付き確率場(CRF)を組み合わせることで、この問題を解決している。
モデルの構造は下記![Image from Gyazo](https://i.gyazo.com/58bcb254913a3b1b470e396d37b9fa8a.png)
pixel-level classification = semantic image segmentation
論文リンク
https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf
条件付き確率場(CRF)についての記事
https://qiita.com/tktktks10/items/0f551aea27d2f62ef708