エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
【Semantic Segmentation】DeepLab(v3) : DeepLab(v2)との違いは? - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
【Semantic Segmentation】DeepLab(v3) : DeepLab(v2)との違いは? - Qiita
【Semantic Segmentation】DeepLab(v3) : DeepLab(v2)との違いは?PythonComputerVisionDeepLearningDee... 【Semantic Segmentation】DeepLab(v3) : DeepLab(v2)との違いは?PythonComputerVisionDeepLearningDeepLabSemanticSegmentation 背景 DeepLab(v2)を調べたから次はDeepLab(v3)のupdateについて比較していきたいと思う。 version2からのupdate DeepLab(V2)ではDilated conv が4種類rate=(6,12,18,24)とあったが大きなrateになると、filterが大きすぎて端っこの情報しか畳込んでいない事に気づきrate=24を削除した。 さらにImage Pooling(average pooling)と1x1 convolutionを足すことで画像サイズを多様化させた。 Multi-Gridという手法をResNetで特徴量を抽出するの