Vi anser att uppgiften att pixel-wise semantisk segmentering ges en liten uppsättning märkta utbildningsbilder. Bland två av de mest populära teknikerna för att ta itu med denna uppgift är Random Forests (RF) och Neural Networks (NN). Det viktigaste bidraget från detta arbete är att undersöka sambandet mellan två särskilda former av dessa tekniker: kaskad RF och djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Vi visar att det finns en (ungefärlig) kartläggning från kaskad RF till djup CNN, och tillbaka. Denna insikt ger två stora praktiska fördelar: a) prestandan hos en girigt utbildad kaskaderad RF kan förbättras; b) en djup CNN kan konstrueras och initieras intelligent. Dessutom har den resulterande CNN-arkitekturen ännu inte undersökts för pixelvis semantisk märkning. Vi kontrollerar experimentellt dessa praktiska fördelar för uppgiften att tät märkning segment av den utvecklande zebrafisk kroppsplan i mikroskopi bilder. Nyligen, många grupper har utforskat användningen av Convolutional Neural Networks (CNNs) för semantiska segmentering [7, 17, 6, 29], som har fördelen att det möjliggör "end-to-end lärande" av alla modellparametrar. Denna trend är till stor del inspirerad av framgången för djupa CNN:er på högnivå dataseende uppgifter, såsom bildklassificering [14] och objektdetektering [11]. Djupa CNN kräver dock betydande erfarenhet och stora märkta datauppsättningar för att träna [2, 3]. Således finns det för närvarande en klyfta mellan kaskadklassificerare, som presterar bra på semantisk segmentering och kan tränas med begränsade märkta data, och djupa CNNs, som nyligen har anpassats till denna uppgift, och kan dominera prestanda med tillräcklig utbildningsdata. Här föreslår vi en mellanliggande lösning som utnyttjar det grundläggande sambandet mellan beslutsträden (DT) och NN [24] för att överbrygga klyftan mellan kaskader och djupa CNN. Detta ger ett nytt tillvägagångssätt med styrkor av kaskadklassificerare, nämligen robusthet till begränsade träningsdata, och slut-slut-inlärning kapacitet neurala nätverk. Bidrag. Med utgångspunkt i Sethis verk [24] och Welbl [28] visar vi att en kaskad RF är ett specialfall av en djup CNN, med många glesa konvolutionskärnor. För detta ändamål beskriver vi en arXiv:1507.07583v1 [cs.CV]
Richmond m.fl. REF undersökte kartläggningen av staplade RF till CNNs och en ungefärlig kartläggning tillbaka för att utföra semantisk segmentering.
Relating Cascaded Random Forests to Deep Convolutional Neural Networks for Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}