De senaste metoderna för semantiska bildsegmentering bygger på konvolutionella neurala nätverk (CNN). Den typiska segmenteringsarkitekturen består av (a) en nedsamplingsväg som ansvarar för att extrahera grova semantiska funktioner, följt av (b) en uppsamplingsväg tränad för att återställa den ingående bildupplösningen vid modellens utgång och, valfritt, (c) en efterbehandlingsmodul (t.ex. Villkorliga slumpmässiga fält) för att förfina modellprognoserna. Nyligen har en ny CNN-arkitektur, Densely Connected Convolutional Networks (DenseNets), visat utmärkta resultat på bildklassificeringsuppgifter. Tanken med DenseNets är baserad på observationen att om varje lager är direkt ansluten till varje annat lager på ett feed-forward-sätt så kommer nätverket att vara mer exakt och lättare att träna. I detta dokument utvidgar vi DenseNets för att ta itu med problemet med semantisk segmentering. Vi uppnår state-of-the-art resultat på urban scen benchmarking datauppsättningar som CamVid och Gatech, utan någon ytterligare efterbehandling modul eller förutbildning. Dessutom, på grund av smart konstruktion av modellen, vår strategi har mycket mindre parametrar än för närvarande publicerade bästa poster för dessa dataset. Kod för att reproducera experimenten är allmänt tillgänglig här: https://github.com/SimJeg/FC-DenseNet
I den semantiska segmenteringsuppgiften använde Tiramisu REF anslutningen av det täta blocket i upp-sampling och nedsampling för att förbättra U-Net och fick toppmoderna resultat i stadsscenens referensdatauppsättningar.
The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}