[2016] SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS - Githubissues

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[2016] SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS #33

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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

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

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。