Fully Convolutional Networks 〜 Chainerによる実装 再考1 〜
in English はじめに 先のページで、簡易化したFully Convolutional Networks（FCN）を Chainer を使って実装した。残念ながら、その精度は文献のものより低かった。今回以下の改良を行ったところ、格段に精度は向上した。 FCNのソースはCaffeである。CaffeにはCropLayerなる層が実装されており、FCNはこれを利用している。Chainerにはこれに相当するものがないが、chainer.functions.deconvolution_2dのoutsizeという引数を利用すれば同じような効果が得られることが分った。この関数の利用により、任意サイズの画像を受け付けることができるようになった。従って、入力画像に対しては何も手を加えていない。前回は$224\times 224$にリサイズしたのであった。 ラベルの情報を持つ画像（ラベル画像）はRGB
Fully Convolutional Networks 〜 Chainerによる実装 〜
in English はじめに 先のページで Chainer を用いてシーン認識を行った。今回は、簡略化した Fully Convolutional Networks（FCN） を Chainer を使って実装してみる。（ここに追記した。) 計算機環境 これまでと同じく、Amazon EC2 にある g2.2xlarge を利用した。GPU を搭載したインスタンスである。 データセット 今回使うデータセットは VOC2012 である。以下のような領域分割用の教師データも含まれている。 領域分割の教師データの数は2913枚、これを4:1に分割し、前者を訓練データ、後者をテストデータとした。 number of train number of test 2330 580 訓練データ数は10で、テストデータ数は5で割り切れるように端数を切り捨てた（それぞれ訓練時のミニバッチサイズである）。文献の
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