「CNNにおけるアトラウス畳み込みの総合ガイド」

「美容・ファッションの世界を楽しむCNNアトラウス畳み込みの総合ガイド」

イントロダクション

コンピュータビジョンの領域において、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像解析と理解の領域を再定義しました。これらの強力なネットワークは、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどのタスクにおいて革新的な進展を達成しました。これらは、医療、自動運転などのさまざまな分野での応用の基盤を築きました。

しかし、よりコンテキストに対応した堅牢なモデルの需要が増えるにつれて、伝統的なCNN内の畳み込みレイヤーは、包括的なコンテキスト情報のキャプチャにおいて制限を受けています。これは、計算量の増加に伴わずにネットワークがより広いコンテキストを理解する能力を向上させるための革新的な手法の必要性をもたらしました。

ここで紹介するのは、伝統的な畳み込みレイヤー内の常識を覆した、画期的なアプローチであるAtrous Convolutionです。Atrous Convolution（拡張畳み込み）は、計算量やパラメータを大幅に増やすことなく、ネットワークがより広いコンテキストをキャプチャする能力を実現することで、ディープラーニングの世界に新たな次元をもたらしました。

学習目標

畳み込みニューラルネットワークの基礎を学び、ビジュアルデータを処理して画像を理解する方法を理解する。
Atrous Convolutionが従来の畳み込み方法を改善する方法を理解し、画像内のより大きなコンテキストをキャプチャする能力を把握する。
DeepLabやWaveNetなど、Atrous Convolutionを使用するよく知られたCNNアーキテクチャを探索し、そのパフォーマンスを向上させる方法を確認する。
Atrous ConvolutionがCNN内での応用の手法やコードスニペットを通じて実践的な例を通して理解する。

この記事はデータサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。

CNNの理解：動作原理

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、主に画像やビデオなどのビジュアルデータの分析に特化したディープニューラルネットワークの一種です。彼らは人間の視覚システムに触発され、ビジュアルデータ内のパターン認識において非常に効果的です。以下に詳細を示します：

畳み込みレイヤー： CNNは複数のレイヤーで構成されており、畳み込みレイヤーがその核となっています。これらのレイヤーは、学習可能なフィルタを入力データに適用して、画像からさまざまな特徴を抽出します。
プーリングレイヤー： 畳み込み後、プーリングレイヤーを使用して空間的な次元を削減し、畳み込みレイヤーによって学習された情報を圧縮することがよくあります。一般的なプーリング操作には、最大プーリングや平均プーリングなどがあり、表現のサイズを縮小しながら必要な情報を保持します。
活性化関数： 畳み込みおよびプーリングレイヤーの後には、非線形の活性化関数（ReLUなどの整流線形ユニット）が使用されます。これにより、ネットワークはデータ内の複雑なパターンや関係性を学習することができます。
全結合レイヤー： CNNの最後には、通常、全結合レイヤーが使用されます。これらのレイヤーは、前のレイヤーによって抽出された特徴をまとめて、分類や回帰のタスクを実行します。
ポイントごとの畳み込み： CNNにおけるポイントごとの畳み込み（1×1の畳み込み）は、次元削減と特徴結合を行うための技術です。これは、1×1フィルタを入力データに適用することで、入力チャンネルの数を効果的に減らし、複数のチャンネル間での特徴の結合を可能にします。ポイントごとの畳み込みは、他の畳み込み操作と組み合わせて、データ内の複雑なパターンや関係性をキャプチャする能力を向上させるためによく使用されます。
学習可能なパラメータ： CNNは学習可能なパラメータ（重みとバイアス）に依存しており、これらはトレーニングプロセス中に更新されます。このトレーニングには、フォワードプロパゲーション（入力データをネットワークに通す）とバックプロパゲーション（ネットワークのパフォーマンスに基づいてパラメータを調整する）が含まれます。

アトロス畳み込みを使った始め方

アトロス畳み込み、または拡張畳み込みは、ダイレーション率と呼ばれるパラメータを導入する畳み込み操作の一種です。通常の畳み込みとは異なり、アトロス畳み込みではフィルタのパラメータを隣接するピクセルに適用するのではなく、ダイレーション率で制御された間隔を設けることでフィルタのパラメータを広がらせます。このプロセスにより、パラメータの数を増やすことなくフィルタの受容野を拡大することができます。簡単に言えば、より広いコンテキストを入力データからキャプチャすることができ、複雑さを増やすことなくネットワークにより幅広い文脈を捉えさせることができます。

ダイレーション率は、畳み込みの各ステップごとにどれだけのピクセルをスキップするかを決定します。1のダイレーション率は通常の畳み込みを表し、より高いダイレーション率ではより多くのピクセルをスキップします。この拡大された受容野により、計算コストを増やすことなくより大きな文脈情報を捉えることができ、ネットワークはローカルな詳細とグローバルな文脈を効率的に捉えます。

要するに、アトロス畳み込みは畳み込みニューラルネットワークにより広範なコンテキスト情報を統合し、データ内の大規模なパターンのモデリングを向上させるのに役立ちます。コンピュータビジョンのセマンティックセグメンテーションや自然言語処理のシーケンス処理のような、さまざまなスケールのコンテキストが重要なアプリケーションでよく使用されます。

多スケール特徴学習のための拡張畳み込み

拡張畳み込み、またはアトロス畳み込みは、ニューラルネットワーク内での多スケール特徴学習において重要な役割を果たしています。以下に、多スケール特徴学習を可能にするための拡張畳み込みの役割についての重要なポイントを示します：

文脈の拡張：アトロス畳み込みにより、パラメータの数を大幅に増やすことなくより広い文脈から情報を収集することができます。フィルタに間隔を設けることで、受容野が拡大し、計算負荷を増やすことなく情報を広げることができます。
可変受容野：ダイレーション率が1より大きい場合、これらの畳み込みは「マルチスケール」の効果を生み出します。ネットワークは複数のスケールや粒度で入力を同時に処理し、同じ層内で細かい詳細と粗い詳細を両方捉えることができます。
階層的な特徴抽出：ダイレーション率をネットワークの各層で変調させることで、階層的な特徴抽出メカニズムを作り出すことができます。より小さなダイレーション率を持つ下位層は細かい詳細に焦点を当て、より大きなダイレーション率を持つ上位層は広範な文脈を捉えます。
効率的な情報統合：アトロス畳み込みはさまざまなスケールの情報を効率的に統合するのに役立ちます。さまざまな受容野からの特徴を組み合わせる仕組みを提供し、データ内の複雑なパターンの理解を向上させます。
セグメンテーションと認識の応用：画像セグメンテーションや音声認識などのタスクでは、拡張畳み込みを使用してマルチスケールの表現を学習することで、性能を向上させるために使用されています。

アトロス畳み込みと通常の畳み込みの構造

入力画像（矩形）    |    |通常の畳み込み（ボックス）    - カーネルサイズ：固定されたカーネル    - スライディングストラテジー：入力特徴マップ全体に適用    - ストライド：通常は1    - 出力特徴マップ：サイズが縮小    アトロス（拡張）畳み込み（ボックス）    - カーネルサイズ：隙間のある固定カーネル（ダイレーションで制御）    - スライディングストラテジー：間隔をあけた要素、受容野が拡大    - ストライド：ダイレーション率で制御    - 出力特徴マップ：入力サイズを維持し、受容野が拡大

通常の畳み込みとアトロス（拡張）畳み込みの比較

側面	通常の畳み込み	アトロス（拡張）畳み込み
フィルタの適用	入力データの連続領域にフィルタを適用	フィルタ要素の間に隙間（穴）を導入
カーネルサイズ	固定されたカーネルサイズ	固定されたカーネルサイズで、隙間がある（ダイレーションで制御）
スライディングストラテジー	入力特徴マップ上でスライド	間隔をあけた要素で拡張された受容野を実現
ストライド	通常、ストライド1	ダイレーション率で制御された効果的なストライドの増加
出力特徴マップサイズ	畳み込みによるサイズの縮小	入力サイズを維持し、受容野を拡大
受容野	効果的な受容野の制限	効果的な受容野の拡大
文脈情報の捉え方	制限された文脈の捉え方	より広い文脈を捉えるための機能向上

アトラス畳み込みの応用

アトラス畳み込みは、パラメータを追加することなく受容野を広げることで速度を向上させます。
特定の入力領域に対して選択的に焦点を当てることができ、特徴抽出の効率が向上します。
大きなカーネルを持つ従来の畳み込みと比較して、計算量が削減されます。
リアルタイムのビデオ処理や大規模な画像データセットの処理に適しています。

有名なアーキテクチャの探求

DeepLab [REF 1]

DeepLabは、意味的なイメージセグメンテーションのために作成された畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャのシリーズです。アトラス畳み込み（または膨張畳み込み）およびアトラス空間ピラミッドプーリング（ASPP）を使用して、画像内の複数のスケールの文脈情報をキャプチャし、正確なピクセルレベルのセグメンテーションを可能にすることで認識されています。

以下はDeepLabの概要です:

DeepLabは、各ピクセルにラベルを割り当てることで、画像を有意義な領域にセグメント化することに焦点を当て、画像内の詳細な文脈を理解するのに役立ちます。
DeepLabで使用されるアトラス畳み込みは、解像度を犠牲にすることなくネットワークの受容野を拡大する膨張畳み込みです。これにより、DeepLabは複数のスケールで文脈をキャプチャし、計算コストの大幅な増加なしに包括的な情報収集を可能にします。
DeepLabでは、効率的に複数スケールの情報を収集するためにアトラス空間ピラミッドプーリング（ASPP）と呼ばれる特徴を使用しています。これは、異なる膨張率を持つ並行したアトラス畳み込みを使用し、情報を効果的に統合します。
DeepLabのアーキテクチャは、多スケールのコンテキストと正確なセグメンテーションに焦点を当てることで、さまざまな意味的セグメンテーションの課題で最新のパフォーマンスを達成し、セグメンテーションタスクでの高い精度を示しています。

コード:

import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Conv2DTransposedef create_DeepLab_model(input_shape, num_classes):    model = Sequential([        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=input_shape),        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'),        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),                Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'),        Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'),        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),                # 必要に応じてさらに畳み込み層を追加                Conv2DTranspose(64, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same', activation='relu'),        Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='softmax', padding='valid')    ])    return model# 入力形状とクラスの数を定義input_shape = (256, 256, 3)  # 例: 入力形状num_classes = 21  # 例: クラスの数# DeepLabモデルを作成deeplab_model = create_DeepLab_model(input_shape, num_classes)# モデルをコンパイルする（タスクに基づいてオプティマイザーと損失関数を調整することをお勧めします）deeplab_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# モデルのサマリーを表示deeplab_model.summary()

フルコンボリューションネットワーク（FCNs）[REF 2]

フルコンボリューションネットワーク（FCNs）と空間の保持: FCNsは、全結合層を1×1の畳み込みで置き換え、セグメンテーションなどのタスクにおいて特に空間情報を保持するのに重要です。
エンコーダの構造: VGGをベースとしたエンコーダは、全結合層を畳み込み層に変換する変換を行います。これにより、空間の詳細とイメージへの接続性が保持されます。
アトラス畳み込みの統合: アトラス畳み込みはFCNsにおいて重要です。ネットワークは複数スケールの情報をキャプチャすることができ、パラメータを大幅に増やすことなく、または空間の解像度を失うことなく実現します。
意味的セグメンテーション: アトラス畳み込みは、同じ画像内のさまざまなサイズやスケールのオブジェクトを理解するために、複数スケールで広い文脈情報をキャプチャするのに役立ちます。
デコーダの役割: デコーダネットワークは、後方畳み込み層を使用して特徴マップを元の画像サイズにアップサンプリングします。アトラス畳み込みにより、エンコーダから重要な空間的詳細が保持されるようになります。
向上した精度: アトラス畳み込みの統合により、FCNsは複数スケールでの文脈のキャプチャと空間情報の保持を効率的に行い、意味的セグメンテーションのタスクでの精度を向上させることができます。

コード：

import tensorflow as tf# atrous convolution レイヤー関数の定義def atrous_conv_layer(inputs, filters, kernel_size, rate):    return tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size,     dilation_rate=rate, padding='same', activation='relu')(inputs)# atrous convolutions を使用した FCN アーキテクチャの例def FCN_with_AtrousConv(input_shape, num_classes):    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)    # エンコーダー（VGGスタイル）    conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)    conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)    # atrous convolution レイヤー    atrous_conv1 = atrous_conv_layer(conv2, 128, (3, 3), rate=2)    atrous_conv2 = atrous_conv_layer(atrous_conv1, 128, (3, 3), rate=4)    # 必要に応じて atrous convolutions を追加...    # デコーダー（トランスポーズ畳み込み）    upsample = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')    (atrous_conv2)    output = tf.keras.layers.Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='softmax')(upsample)    model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=output)    return model# 入力形状とクラス数を定義input_shape = (256, 256, 3)  # 入力形状の例num_classes = 10  # クラスの例# FCN with AtrousConv モデルのインスタンスを作成model = FCN_with_AtrousConv(input_shape, num_classes)# モデルをコンパイルmodel.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# モデルの概要を表示model.summary()

LinkNet [ 参考文献 3 ]

LinkNet は、効率的な設計と atrous convolutions（拡張畳み込み、または dilated convolutions とも呼ばれる）の力を組み合わせた、高度な画像セグメンテーションアーキテクチャです。スキップコネクションを活用して情報フローを強化し、正確な画像セグメンテーションを実現します。

効率的な画像セグメンテーション：LinkNet は、パラメータを過度に増やすことなく受容野を拡大する、atrous convolutions という手法を採用することで、効率的に画像をセグメント化します。
atrous convolutions の統合：atrous convolutions（または dilated convolutions）を利用することで、LinkNet は計算要件を管理しながらも、コンテキスト情報を効果的に捉えることができます。
情報フローの改善のためのスキップコネクション：LinkNet のスキップコネクションは、ネットワーク全体での情報フローを向上させます。これにより、異なるネットワークの深度からの特徴を統合することで、より正確なセグメンテーションが可能になります。
最適化された設計：このアーキテクチャは、計算効率と正確な画像セグメンテーションのバランスを取るために最適化されています。これにより、さまざまなセグメンテーションタスクに適しています。
スケーラブルなアーキテクチャ：LinkNet の設計により、さまざまな複雑さのセグメンテーションタスクを効率的かつ正確に処理することができます。

コード：

import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass ConvBlock(nn.Module):    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1):        super(ConvBlock, self).__init__()        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size,         stride=stride, padding=padding)        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)    def forward(self, x):        x = self.conv(x)        x = self.bn(x)        x = self.relu(x)        return xclass DecoderBlock(nn.Module):    def __init__(self, in_channels, out_channels):        super(DecoderBlock, self).__init__()        self.conv1 = ConvBlock(in_channels, in_channels // 4, kernel_size=1, stride=1, padding=0)        self.deconv = nn.ConvTranspose2d(in_channels // 4, out_channels, kernel_size=4,         stride=2, padding=1)        self.conv2 = ConvBlock(out_channels, out_channels)    def forward(self, x, skip):        x = F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest')        x = self.conv1(x)        x = self.deconv(x)        x = self.conv2(x)        if skip is not None:            x += skip        return xclass LinkNet(nn.Module):    def __init__(self, num_classes=21):        super(LinkNet, self).__init__()        # エンコーダー        self.encoder = nn.Sequential(            ConvBlock(3, 64),            nn.MaxPool2d(2),            ConvBlock(64, 128),            nn.MaxPool2d(2),            ConvBlock(128, 256),            nn.MaxPool2d(2),            ConvBlock(256, 512),            nn.MaxPool2d(2)        )        # デコーダー        self.decoder = nn.Sequential(            DecoderBlock(512, 256),            DecoderBlock(256, 128),            DecoderBlock(128, 64),            DecoderBlock(64, 32)        )        # 最終予測        self.final_conv = nn.Conv2d(32, num_classes, kernel_size=1)    def forward(self, x):        skips = []        for module in self.encoder:            x = module(x)            skips.append(x.clone())        skips = skips[::-1]  # デコーダーのために逆順にする        for i, module in enumerate(self.decoder):            x = module(x, skips[i])        x = self.final_conv(x)        return x# 使い方の例：input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 入力テンソルの形状の例model = LinkNet(num_classes=10)  # クラスの例output = model(input_tensor)print(output.shape)  # 出力の形状の例

InstanceFCN [REF 4]

このメソッドは、セマンティックセグメンテーションに非常に効果的なフルコンボリューショナルネットワーク（FCN）を、インスタンス意識のセマンティックセグメンテーションに適応させます。オリジナルのFCNでは、各出力ピクセルはオブジェクトカテゴリの分類子ですが、InstanceFCNでは、各出力ピクセルはインスタンスの相対位置の分類子です。たとえば、スコアマップでは、各ピクセルがインスタンスの「右側」に属しているかどうかの分類子です。

InstanceFCNの動作方法

入力画像にFCNを適用して、特定の相対位置に対応するk²のスコアマップを生成します。これらはインスタンス感知スコアマップと呼ばれます。これらのスコアマップからオブジェクトインスタンスを生成するために、サイズがm×mのスライディングウィンドウを使用します。m×mのウィンドウは、各k², m ⁄ k × m ⁄ kの次元ウィンドウに分割され、それぞれのk²の相対位置に対応します。出力のm ⁄ k × m ⁄ kのサブウィンドウは、対応するスコアマップの同じサブウィンドウから値を直接コピーします。相対位置に応じてk²のサブウィンドウを組み立てて、m×mのセグメンテーション出力を組み立てます。たとえば、図の出力の#1のサブウィンドウは、上部左のm ⁄ k × m ⁄ kサブウィンドウから直接取得されます。これはインスタンス組み立てモジュールと呼ばれます。

InstanceFCNのアーキテクチャ

アーキテクチャは、入力画像にVGG-16を完全畳み込み方向に適用することで構成されています。出力特徴マップには、完全な畳み込みブランチが2つあります。1つはセグメントインスタンスの推定（上記参照）に使用され、もう1つはインスタンスのスコアリングに使用されます。

このアーキテクチャの一部には孔のある畳み込みが使用され、ネットワークの視野を広げてより多くのコンテキスト情報を取得します。

最初のブランチでは、1×1の512次元畳み込み層の後に3×3の畳み込み層が使用され、k²のインスタンス感知スコアマップのセットを生成します。組み立てモジュール（先ほど説明したもの）を使用してm×m（= 21）のセグメンテーションマスクを予測します。2番目のブランチには、3×3の512次元畳み込み層の後に1×1の畳み込み層が使用されます。この1×1の畳み込み層は、このピクセルを中心としたm×mのスライディングウィンドウに対するインスタンス/非インスタンスの分類用のピクセルごとのロジスティック回帰です。したがって、ブランチの出力は、1つのスライディングウィンドウに対応する1つのスコアを生成するオブジェクト性スコアマップです。したがって、この方法は異なるオブジェクトカテゴリについては盲目です。

コード:

from tensorflow.keras.models import Modelfrom tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, concatenate# Define your atrous convolution layerdef atrous_conv_layer(input_layer, filters, kernel_size, dilation_rate):    return Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size,     dilation_rate=dilation_rate, padding='same', activation='relu')(input_layer)# Define your InstanceFCN modeldef InstanceFCN(input_shape):    inputs = Input(shape=input_shape)        # Your VGG-16 like fully convolutional layers here    conv1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)    conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)        # Atrous convolution layer    atrous_conv = atrous_conv_layer(conv2, filters=128, kernel_size=(3, 3),     dilation_rate=(2, 2))    # More convolutional layers and branches for scoring and instance estimation    # Output layers for scoring and instance estimation    score_output = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='softmax')(... )      # Your score output    instance_output = Conv2D(num_instances, (1, 1), activation='sigmoid')(... )      # Your instance output    return Model(inputs=inputs, outputs=[score_output, instance_output])# Usage:model = InstanceFCN(input_shape=(256, 256, 3))  # Example input shapemodel.summary()  # View the model summary

完全畳み込みインスタンス意識型セマンティックセグメンテーション（FCIS）

完全畳み込みインスタンス意識型セマンティックセグメンテーション（FCIS）は、IntanceFCNメソッドから構成されています。InstanceFCNは、固定のm×m次元のマスクの予測しかできず、オブジェクトを異なるカテゴリに分類することができません。FCISは、異なる次元のマスクを予測し、さらに異なるオブジェクトのカテゴリを予測することで、全てを修正します。

マスク予測と分類の共同

与えられたRoIに対して、ピクセル単位のスコアマップがInstanceFCNの下で上記の手順で作成されます。各RoIのピクセルごとに、以下の2つのタスクがあります（したがって、2つのスコアマップが作成されます）：

検出：対象の境界ボックスに属しているかどうか
セグメンテーション：オブジェクトインスタンスの範囲内に存在するかどうか

これに基づいて、以下の3つのケースが生じます：

内部スコアが高く、外部スコアが低い：検出+、セグメンテーション+
内部スコアが低く、外部スコアが高い：検出+、セグメンテーション-
両方のスコアが低い：検出-、セグメンテーション-

検出において、ケース1と2（検出+）とケース3（検出-）を区別するために、最大演算が使用されます。ROI全体の検出スコアは、すべてのピクセルの尤度の平均プーリングに続いて、すべてのカテゴリにわたってソフトマックス演算子を使用して取得されます。セグメンテーションでは、ケース1（セグメンテーション+）とその他（セグメンテーション-）を区別するために、ソフトマックスが使用されます。ROIの前景マスクは、各カテゴリのピクセルごとのセグメンテーションスコアの結合です。

入力画像から特徴を完全畳み込みで抽出するためにResNetが使用されます。conv4層の上にRPNが追加され、ROIを生成します。conv5特徴マップからは、1×1 conv.層を使用して2k² × C+1のスコアマップが生成されます（Cはオブジェクトのカテゴリ、1つの背景カテゴリ、各カテゴリごとに2つのk²スコアマップセット）。RoI（非最大抑制後）は、最も高い分類スコアを持つカテゴリとして分類されます。前景マスクを得るためには、考慮されるRoIとのIoUスコアが0.5より高いすべてのRoIが取られます。カテゴリのマスクは、分類スコアによって重み付けされたピクセルごとに平均化され、次に2値化されます。

結論

Atrous Convolutions（大洞伸張畳み込み）は、計算効率を損なうことなく文脈情報を捉えるという課題に立ち向かい、セマンティックセグメンテーションを変革しました。これらの大洞伸張畳み込みは、空間分解能を維持しながら受容野を拡大するために設計されています。これらは、DeepLab、LinkNetなどのモダンなアーキテクチャにおいて不可欠な要素となっています。

Atrous Convolutionsがマルチスケールの特徴を捕捉し、文脈理解を改善する能力は、最新のセグメンテーションモデルで広く採用されています。さらなる進展をもたらすために、Atrous Convolutionsを他の技術と統合する研究が進む中で、正確で効率的、文脈豊かなセマンティックセグメンテーションが様々な領域で実現されることが期待されています。

要点

CNNにおけるAtrous Convolutionsは、詳細を失うことなく異なるスケールで複雑な画像を理解するのに役立ちます。
それらは画像を明瞭で詳細なまま保ち、画像の各部分を識別しやすくします。
DeepLab、LinkNetなどのアーキテクチャにシームレスに統合され、様々な領域でのオブジェクトセグメンテーションの効果を高めています。

よくある質問

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