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Pyramid-Based Fully Convolutional Networks for ...

Masanori YANO
October 11, 2019

Pyramid-Based Fully Convolutional Networks for Cell Segmentation

論文LT会で作成した「Pyramid-Based Fully Convolutional Networks for Cell Segmentation」の説明資料です。

Masanori YANO

October 11, 2019
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Transcript

  1. 論文 2 標題: Pyramid-Based Fully Convolutional Networks for Cell Segmentation

    論文のURL: http://web.mst.edu/~yinz/Papers/ ⇒ MICCAI 2018の、細胞のSegmentationに関する論文 著者の所属は、アメリカのミズーリ工科大学 (Second Authorは、今秋からニューヨーク州立大学) 選んだ理由 ・MICCAI 2018の一覧で、題名を見た瞬間に気になった ⇒ Semantic Segmentationを解くCNNで、ピラミッド? ・Experimentsを見たら、比較対象に対し、わりと高い精度
  2. Object Detection(物体検出)では 5 FPN(Feature Pyramid Network)の図が明快 (a) 複数の解像度を畳み込み各々の特徴マップを作ると遅い (b) 畳み込んだ最後の特徴マップだけでは解像度が粗い

    (c) 複数の特徴マップを利用すると下の方の特徴が弱い (d) FPNの構造なら(b)や(c)のように速く、より正確 引用元: https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf