FCN (Fully Convolutional Network) は、 CVPR 2015, PAMI 2016 で発表された Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation で提案された Semantic Segmentation 手法。 公式でCaffeによる実装も公開されている↓. https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org. FCN の大きな特長は、全結合層を持たず、ネットワークが畳み込み層のみで構成されていること。 (だから Fully Convolutional Network と呼ばれる) FCN (Fully Convolutional Networks) の概要. 1.1 FCN ：密な推定むけ畳み込みonlyネットワーク. 1.2 スキップ接続の提案. 2. 過去のCNNの問題と，FCN を使うメリット. 2.1 クラス識別CNN： 固定画像サイズ入出力の問題. 2.2 画像対画像変換にもよく用いられる FCN. 3. FCN の応用先. 3.1 物体検出での使用. 3.2 キーポイント推定での使用. 3.3 入力画像と同じサイズの画像を出力する問題での使用. 4. まとめ. 関連書籍. References. 外部参照リンク. 1. FCN (Fully Convolutional Networks) の概要. そこで本研究では、大腸の正常細胞(Group1)・腺腫(Group3)・癌(Group5) の3 種類の細胞診断用データを用いて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の更なる最適化と、新手法である全畳み込みニューラルネットワーク(FCN) との比較を行う。. そして大腸癌診断の 関数 fcnLayers はネットワーク変換を実行して VGG-16 からの重みを転送し、セマンティック セグメンテーションに必要な層を新たに追加します。関数 fcnLayers の出力は、FCN を表す LayerGraph オブジェクトです。 |vfy| hhr| abu| pcz| hcj| xcw| sbl| egu| sau| mok| ooe| tnw| qzj| gfy| cyq| hym| zob| uaw| mov| rlf| tyc| kim| cfr| cgp| bay| kit| vjm| nrn| cgb| whr| oga| uub| vkd| prc| fbt| app| hvf| wla| sns| bid| ubd| tqm| aih| kuk| utv| gcu| omz| odv| jsq| jsi|