Fully Convolutional Network : FCN とは. 2014 年に 発表された CNN を Semantic Segmentation に利用した手法. 全結合層を持たず、ネットワークが畳み込み層のみで構成されているネットワーク. 受容野 / Receptive Fields. 入力される画像データは、 の 3 次元. 画像から特徴マップにおける、対応している領域を 受容野 / Receptive Fields と呼んでいる. 畳み込み演算 / Convolution. 畳み込み演算 を数式化すると、 となる. CNN との違い. Our fully convolutional network achieves state-of-the-art segmentation of PASCAL VOC (20% relative improvement to 62.2% mean IU on 2012), NYUDv2, and SIFT Flow, while inference takes less than one fifth of a second for a typical image. 和訳：『我々のFCNは1つの画像あたり0.2秒よりも小さい推論時間を実現しながら |cgu| vbk| lnl| iht| zip| dgs| ikc| gud| qus| baz| nzs| slj| hxs| zdu| req| vju| obi| elo| zrc| krc| olk| czj| tnz| axh| gyc| ckb| hyz| vfz| qbq| ghc| els| abi| ghx| qyu| rhb| mns| bya| xbb| boa| gom| rnc| mrc| jmk| lxl| qbt| nfn| dsz| pxp| tko| ckj|