모두의연구소 딥러닝연구실 DeepLAB에서 진행중인 논문세미나 발표자료입니다.


논문제목 : Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

http://arxiv.org/pdf/1505.04366v1.pdf )

발표자 : 김지성 연구원님

날짜 : 2016년 2월 1일

내용요약 : 지난 논문 세미나에 이어 이번에도 semantic segmentation 에 관한 논문입니다. 다들 semantic segmentation에 관해 많은 관심을 보이시네요.

지난번 이동헌 연구원님이 발표하신 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 에서는 segmentation 된 image ( heat map)의 resolution을 높이기 위해서, pool 3, 4, 5 layer (즉, 덜 pooling된 layer)의 값들을 mix해서 만들었었습니다. 본 논문에서는 분석에 사용된 CNN정확히 동일한 구조의 mirror된 deconvolution Network를 뒷단에 붙여서 heat map을 만들어냅니다. 그리고 이 mirror 된 deconv. Network는 pooling layer대신 unpooling layer가 사용됩니다. 이 unpooling을 위해 conv. net의 maxpooling 할 때의 선택된 pixel 위치값을 일일이 저장하고 있다가, 그 정보를 활용해서 unpooling을 한다는 것이 논문의 핵심입니다.





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