Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

Semantic Segmentation task(「画像領域を「何が写っているか」によって分割するタスク。ピクセル単位の分類問題。)に対して、CNNのみで構成されたモデルを提案している論文。CNNでは層を重ねるごとに特徴量が抽出されていくが、それに伴い元の位置の情報が薄れてしまう。そこで、本論文ではSkip architecture(前段のCNNの出力を足し合わせる機構)を提案し、位置の情報を補完している。また、学習済みモデルを使うなどして学習の高速化をはかっている。