Изменения

Для семантической сегментации чаще всего применяются глубокие [[:Сверточные_нейронные_сети|свёрточные нейронные сети]], в том числе, когда данные [https://arxiv.org/abs/1502.02734 слабо размечены]. Действительно, проблема низкого уровня размеченности данных в семантической сегментации довольно важна, поскольку для каждого пикселя определить его принадлежность с высокой точностью {{---}} задача, требующая высоких затрат времени и и не всегда высокую точность. Однако, сочетание хорошо размеченных данных со слабо размеченными данными (например, с точностью до ограничивающих рамок) улучшает производительность модели. Для задачи сегментации [https://arxiv.org/abs/1605.06211 хорошо себя показали] FCN (англ. fully-convolutional networks) {{---}} полносвёрточные сети, позволяющие работать с изображениями произвольного размера, а на выходе выдавать тепловую карту нахождения классов на изображении через серию свёрток. Поскольку свёртка над матрицей большой размерности с большим числом каналом является затратной, как правило, первая половина слоёв в таких свёрточных сетях обеспечивает сабсэмплинг (англ. subsampling - уменьшение размерности), а вторая часть слоёв - апсэмплинг (англ. upsampling - увеличение размерности). Таким образом, размерность изображений в пикселях на входе и на выходе сети является одинаковой, а большинство операций свёртки применяется к матрицам небольшой размерности. Конечная классификация достигается за счёт выбора максимума по классам из значений тензора размерности $C \times W \times H$, где $C$ {{---}} множество классов, заранее заданных перед обучением и к которым могут принадлежать пиксели изображения, $W \times H$ {{---}} размер изображения. Такую модель можно обучить при помощи [[:Обратное_распространение_ошибки|обратного распространения ошибок]], а в качестве функции потерь для пикселей использовать кросс-энтропию.