論文紹介 1 Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding (AAAI2018)[4] この論文はspatial cnnという独自で提案したレイアを既存のsemantic segmentationのネットワークに差し込むことで、モデルの精度を高める、ということを主張しています。 学習のフェーズは下記の図の(a)に示されています。 まずは画像をbackboneに通してfeature mapを生成します。次に、ネットワークが二つのブランチに分かれて、右の方はこの画像に区画線何本あるのか、をそれぞれ予測します。1はある、0はなし、という風になっています。ここに四つの数字が出てくるのは最大4本の区画線しか検出出来ないということです。左のブランチは区画線のfeatue mapで、サイズがW*H*5です。5チャンネルの内訳は4
![区画線認識論文サーベイ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/52ba8e9548b3a268fbefb660a0701138acba71f5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU1JThDJUJBJUU3JTk0JUJCJUU3JUI3JTlBJUU4JUFBJThEJUU4JUFEJTk4JUU4JUFCJTk2JUU2JTk2JTg3JUUzJTgyJUI1JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTk5JUUzJTgyJUE0JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz04NGYyZjJkYjBjNWE3ZWE2YzczOTMzYjVlNWZhMTE5OA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBSYW5XZW5zaGVuZyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MWJhYTE5Y2Y4NzI5YzA3MGNlMDFjMDRmMmRmODk4NWY%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc4e2cc5051dd286aa60a891b0db70206)