Täielikult konvolutsiooniline võrk (FCN)
Longi, Shelhameri ja Darrelli poolt CVPR 2015 konverentsil esitletud täielikult konvolutsiooniline võrk (FCN) oli esimene süvaõppe arhitektuur, mida treeniti lõpp-lõpuni, et toota tihedaid pikslipõhiseid semantilisi segmentatsioonikaarte suvalise suurusega piltidest. Asendades klassifitseeriva CNN-i täielikult seotud kihid konvolutsioonikihtidega ning lisades õpitud ülesamplingut transponeeritud konvolutsioonide ja vaheühenduste kaudu, võimaldas FCN otseselt ennustada klassisilti igale pildi pikslile, luues malli kõigile hilisematele segmentatsiooniarhitektuuridele, sealhulgas U-Net ja DeepLab.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T. (2015). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3431–3440. DOI: 10.1109/CVPR.2015.7298965 ↗
- Shelhamer, E., Long, J., & Darrell, T. (2017). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39(4), 640–651. DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2572683 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/et/deep-learning/fully-convolutional-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ResNet (Residual Network)Süvaõpe↔ compare
- U-NetSüvaõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →