Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

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Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation은 의미론적 분할을 위해 디컨볼루션 네트워크를 제안한 논문이다. VGG 기반 합성곱 인코더 뒤에 언풀링과 디컨볼루션 층으로 이루어진 대칭 디코더를 붙여 픽셀 단위 분할 맵을 복원하며, 물체 후보 영역마다 분할을 수행해 합치는 방식으로 FCN이 놓치던 작은 물체와 세부 경계를 개선했다. 포스텍 컴퓨터비전 연구실에서 발표했으며 DeconvNet으로 불린다.

Documentation

Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

https://arxiv.org/abs/1505.04366

See also

• Machine learning
• CNN
• Semantic segmentation

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