Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
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chullhwan-song commented
Abstract
- key insight - “fully convolutional” = FCN 논문의 최초 논문이라할수 있음.
- segmentation task
Fully convolutional networks
- 각 convnet는 feature map 즉, c x w x h 차원
- spatial information = wxh
- feature = c
- Convnets are built on translation invariance
- Their basic components (convolution, pooling, and activation functions) operate on local input regions, and depend only on relative spatial coordinates
- 기존 이미지분류에 쓰이는 alexnet/vgg등에서 맨 뒤에 존재하는 fully connected layer를 제거하고 convolution layer로 대체 (1x1)하는 형태 = convolutionalization
- 실제로 skip-connection을 이용하여 더 성능 향상
실험
결론
- FCN 이후에 매우 강력한 알고리즘이란걸 알게됨 - 난 약식으로 리뷰하지만,
- 인용지수만보더래도..
- 대부분의 segmentation, localization에서 여향을 미쳤다고 봄(개인 의견)