Abstract-convolutional nätverk är kraftfulla visuella modeller som ger hierarkier av funktioner. Vi visar att convolutional nätverk av sig själva, utbildade end-to-end, pixlar-till-pixel, förbättra på det tidigare bästa resultatet i semantiska segmentering. Vår nyckelinsikt är att bygga "fullständigt konvolutionella" nätverk som tar input av godtycklig storlek och producerar motsvarande storlek utdata med effektiv slutledning och lärande. Vi definierar och specificerar utrymmet för helt konvolutionella nätverk, förklarar deras tillämpning på rumsligt täta förutsägelser uppgifter, och ritar anslutningar till tidigare modeller. Vi anpassar dagens klassificeringsnätverk (AlexNet, VGG-nätet och GoogLeNet) till helt konvolutionella nätverk och överför deras inlärda representationer genom finjustering till segmenteringsuppgiften. Vi definierar sedan en skippa arkitektur som kombinerar semantisk information från ett djupt, grovt lager med utseende information från ett grunt, fint lager för att producera exakta och detaljerade segmenteringar. Våra helt konvolutionella nätverk uppnår förbättrad segmentering av PASCAL VOC (30 % relativ förbättring till 67,2 % genomsnittlig IE 2012), NYUDv2, SIFT Flow och PASCAL-Context, medan slutsatsen tar en tiondels sekund för en typisk bild.
Lång et al. REF integrerar utseende representation med semantisk information från ett grunt respektive ett djupt lager.
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}