[논문 읽기] DeepLabv3(2017), Rethinking Atrous Convolution for Semantic Segmentation

ReThinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

 PDF, Semantic Segmentation, Liang-Chieh et al, arXiv 2017

 

Summary

 

 Semantic Segmentation task를 위해 Atrous convolution을 사용하는 논문입니다.

 

 

 

 논문의 가장 큰 contribution은 ASPP module 입니다. 다양한 rate의 atrous conv를 적용해 multi-scale로부터 feature를 추출하여 concat 한 뒤에 1x1 conv로 전달하여 prediction을 수행합니다. ASPP module은 일반적인 CNN 모델 끝 단에 부착하여 사용합니다. 또한 atrous conv를 사용하여 더 깊은 레이어를 쌓는 실험을 합니다. feature map이 일정 크기 이하로 줄어들면, stride를 지닌 conv를 사용하여 down sampling하는 것이 아니라 매 block마다 atrous rate를 증가시켜 receptive field 를 증가합니다.

 

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