Konvolutionella nätverk är kraftfulla visuella modeller som ger hierarkier av funktioner. Vi visar att konvolutionsnätverken själva, tränade end-to-end, pixlar till pixel, överskrider toppmoderna i semantisk 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 klassificeringsnät (AlexNet [20], VGG-nätet [31] och GoogLeNet [32]) till helt konvolutionella nätverk och överför deras inlärda representationer genom finjustering [3] 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. Vårt helt konvolutionella nätverk uppnår toppmodern segmentering av PASCAL VOC (20 % relativ förbättring till 62,2 % genomsnittlig IE 2012), NYUDv2 och SIFT Flow, medan slutsatsen tar mindre än en femtedel av en sekund för en typisk bild. 3431 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
För den semantiska segmenteringsuppgiften föreslog REF helt konvolutionella nätverk (FCN) att ta godtycklig storleksbild som indata och mata ut en 32× down sampled förutsägelse.
Fully convolutional networks for semantic segmentation
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}