Abstrakt. I den här artikeln studerar vi påverkan av både långa och korta hoppa anslutningar på Fully Convolutional Networks (FCN) för biomedicinsk bildsegmentering. I vanliga FCN:er används endast långa skip-anslutningar för att hoppa över funktioner från den avtalsslutande sökvägen till den expanderande sökvägen för att återställa rumslig information som gått förlorad under nedsampling. Vi utökar FCNs genom att lägga till kort hoppa anslutningar, som liknar de som införs i restnät, för att bygga mycket djupa FCNs (av hundratals lager). En översyn av lutningsflödet bekräftar att för en mycket djup FCN är det fördelaktigt att ha både långa och korta hoppanslutningar. Slutligen visar vi att ett mycket djupt FCN kan uppnå nära-till-moderna resultat på EM-datasetet utan ytterligare efterbehandling.
REF studerar påverkan av både långa och korta hoppa anslutningar, och finner att båda av dem är till hjälp för FCN-baserad metod.
The Importance of Skip Connections in Biomedical Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}