Vi föreslår en strukturerad förutsägelse arkitektur för bilder centrerad kring djupa återkommande neurala nätverk. Det föreslagna nätverket, ReSeg, bygger på den nyligen införda ReNet-modellen för objektklassificering. Vi modifierar och utökar det för att utföra objekt segmentering, notera att undvikande av poolning kan avsevärt förenkla pixel-wise uppgifter för bilder. Varje skikt i nätverket består av fyra återkommande neurala nätverk som sveper bilden horisontellt och vertikalt i båda riktningarna kodar patchar, tillsammans med ett slutligt lager som ändrar storleken på förutsägelsen att vara av samma storlek som den ursprungliga bilden. Denna arkitektur är ganska flexibel och gör den lämplig för en mängd olika strukturerade förutsägelser uppgifter. Vi utvärderar ReSeg på den specifika uppgiften objekt segmentering med tre allmänt använda bildsegmentering dataset, nämligen Weizmann Horse, Fashionista och Oxford Flower. Resultaten tyder på att ReSeg kan utföra framgångsrikt på objektet segmentering uppgift, och kan ha ytterligare applikationer i strukturerad förutsägelse i stort.
En annan imponerande struktur var återkommande neurala nätverk (RNN), Visin et al. I REF föreslogs ett segmenteringsnätverk som byggde på RNN och uppnådde betydande förbättringar.
ReSeg: A Recurrent Neural Network for Object Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}