TGV Upsampling: A Making-Up Operation for Semantic Segmentation
المؤلفون المشاركون
Shin, Byeong-Seok
Yin, Xu
Li, Yan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-08-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the widespread use of deep learning methods, semantic segmentation has achieved great improvements in recent years.
However, many researchers have pointed out that with multiple uses of convolution and pooling operations, great information loss would occur in the extraction processes.
To solve this problem, various operations or network architectures have been suggested to make up for the loss of information.
We observed a trend in many studies to design a network as a symmetric type, with both parts representing the “encoding” and “decoding” stages.
By “upsampling” operations in the “decoding” stage, feature maps are constructed in a certain way that would more or less make up for the losses in previous layers.
In this paper, we focus on upsampling operations, make a detailed analysis, and compare current methods used in several famous neural networks.
We also combine the knowledge on image restoration and design a new upsampled layer (or operation) named the TGV upsampling algorithm.
We successfully replaced upsampling layers in the previous research with our new method.
We found that our model can better preserve detailed textures and edges of feature maps and can, on average, achieve 1.4–2.3% improved accuracy compared to the original models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yin, Xu& Li, Yan& Shin, Byeong-Seok. 2019. TGV Upsampling: A Making-Up Operation for Semantic Segmentation. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129627
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yin, Xu…[et al.]. TGV Upsampling: A Making-Up Operation for Semantic Segmentation. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129627
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yin, Xu& Li, Yan& Shin, Byeong-Seok. TGV Upsampling: A Making-Up Operation for Semantic Segmentation. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129627
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129627
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر