Konvolutionella neurala nätverk (CNN) kan flyttas över 2D-bilder eller 3D-videor för att segmentera dem. De har en fast ingångsstorlek och uppfattar vanligtvis endast små lokala sammanhang av pixlarna som ska klassificeras som förgrund eller bakgrund. Däremot kan Multi-Dimensional Recurrent NNs (MD-RNN) uppfatta hela det spatio-temporala sammanhanget för varje pixel i några svep igenom alla pixlar, särskilt när RNN är ett långt kortfristigt minne (LSTM). Trots dessa teoretiska fördelar var dock tidigare MD-LSTM-varianter, till skillnad från CNN, svåra att parallellisera på GPU:er. Här omarrangerar vi den traditionella kuboid ordningen av beräkningar i MD-LSTM på pyramidiskt sätt. Den resulterande PyraMiD-LSTM är lätt att parallellisera, särskilt för 3D-data som stackar av hjärnskivor. PyraMiD-LSTM uppnådde bäst kända pixelvisa hjärnbildssegmenteringsresultat på MRBrainS13 (och konkurrenskraftiga resultat på EM-ISBI12).
I REF föreslås parallella flerdimensionella LSTM för bildsegmentering.
Parallel Multi-Dimensional LSTM, With Application to Fast Biomedical Volumetric Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}