Vi presenterar en ny och praktisk djupt konvolutionella neurala nätverk arkitektur för semantiska pixel-wise segmentering kallas SegNet. Denna bärande segmenteringsmotor består av ett kodarnätverk, ett motsvarande dekodernätverk följt av ett pixelmässigt klassificeringsskikt. Arkitekturen för enkodernätverket är topologiskt identisk med de 13 konvolutionsskikten i VGG16-nätverket [1]. Rollen för dekoder nätverket är att kartlägga låg upplösning encoder funktion kartor till full indata upplösning funktion kartor för pixel-wise klassificering. Nyheten med SegNet ligger i det sätt på vilket dekoder upp prover sin lägre upplösning ingångsfunktion karta (er). Specifikt använder dekoder pooling index som beräknas i max-pooling steg av motsvarande kodare för att utföra icke-linjär uppsampling. Detta eliminerar behovet av att lära sig att ta prover. De uppsamlade kartorna är glesa och är sedan sammanflätade med utbildningsbara filter för att producera täta funktionskartor. Vi jämför vår föreslagna arkitektur med den allmänt antagna FCN [2] och även med de välkända DeepLab-LargeFOV [3], DeconvNet [4] arkitekturer. Denna jämförelse visar den minnes- kontra noggrannhet kompromiss som är involverad i att uppnå bra segmentering prestanda. SegNet motiverades främst av scenförståelseapplikationer. Därför är den utformad för att vara effektiv både i fråga om minne och beräkningstid under inferens. Det är också betydligt mindre i antalet tågbara parametrar än andra konkurrerande arkitekturer och kan tränas end-to-end med stokastisk lutning nedstigning. Vi utförde också ett kontrollerat riktmärke av SegNet och andra arkitekturer på både väg scener och SUN RGB-D inomhus scen segmentering uppgifter. Dessa kvantitativa bedömningar visar att SegNet ger bra prestanda med konkurrenskraftig inferencetid och mest effektiva inference memory-wise jämfört med andra arkitekturer. Vi tillhandahåller också en Caffe implementation av SegNet och en webb demo på http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/.
Detta minskar omkostnaderna för att lagra max-pooling index som i SegNet REF.
SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}