모두의연구소 딥러닝연구실 DeepLAB에서 진행중인 논문세미나 발표자료입니다.
논문제목 : Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
( http://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf )
발표자 : 이동헌 연구원님
날짜 : 2016년 1월 25일
내용요약 : object를 detect하고 rectangular 영역으로 표시하는게 아닌, pixel 단위로 classification하는 semantic segmenatation에 관련된 논문입니다. 본 논문에서는
fully connected layer의 출력을 class 값이 아닌 pixel heat map이 나오도록 합니다. 이 heat map을 만들기 위해 convolutional layer의 아랫단쪽 - 즉, pool 3, 4, 5 layer의 값을 upsampling 하여 적절히 mix해서 만듭니다. 마지막 conv. layer의 값만을 사용해서 heat map을 만들면 pooling이 너무 많이 된 값을 이용하기 때문에, heat map의 resolution이 나빠지게 됩니다. 따라서, heat map의 resolution을 높이기 위해서 pool 3, 4, 5 layer의 값들도 함께 적절히 mix하여 heat map을 만들어냅니다.
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