107
правок
Изменения
м
→Семантическая сегментация
Модель [https://arxiv.org/abs/1505.04597 U-Net], разработанная авторами для сегментации биомедицинских изображений, улучшает архитектуру FCN путём использования сужающихся блоков свёртки для захвата контекста, расширяющихся блоков свёртки для локализации, а также прямых связей между блоками свёртки на одинаковых уровнях. Развитием U-Net, в свою очередь модель [https://arxiv.org/abs/1611.09326 DenseNet], в которой используются полностью связанные свёрточные сети. В основе идеи лежит использование "плотных блоков" {---} совокупности нескольких свёрточных слоёв с подключением каждого слоя к каждому слою. Однако, существенным недостатком такой модели является низкая эффективность работы с памятью.
Совершенно по-иному на свёртку для сегментации объектов позволил взглянуть метод расширенных свёрток (англ. atrous convolutions), применяющийся в современных state-of-the-art подходах ([https://arxiv.org/abs/1606.00915 DeepLab], [https://arxiv.org/abs/1706.05587 DeepLab v3], [https://paperswithcode.com/paper/encoder-decoder-with-atrous-separable DeepLab v3+]). Расширенная свёртка заключается в том, чтобы применять свёртки с ядрами разного размера и разным страйдом над прямоугольниками с одним и тем же центром, а впоследствии комбинировать полученные таким образом признаки. Расширенные свёртки могут применяться как каскадно (последовательно регулируя показатель расширения фильтра), так и параллельно (англ. ASPP, Atrous Spatial Pyramid Pooling {{---}} применяя свёртки с различным масштабом ядер на одном и том же слое свёрточной сети с пулингом в конце). Такой подход позволил достичь лучших результатов в изображениях с объектами разных масштабов.
{|align="center"
