ピクセルごとの画像分類 (CNN)
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私は現在、大学で Convolutional Neuron Network について勉強しています。本回はピクセルごとの画像分類 FCN に関して質問があり投稿させていただきました。FCN は全結合層をなくし、任意の画像サイズのものの予測を行うものと文献でみました。しかし、なぜ FCN を用いることで以下のページのようにピクセル単位の画像分類が可能になるのかが分かりません。
https://www.cs.gunma-u.ac.jp/~nagai/wiki/index.php?FCN(Fully%20Convolutional%20Network)%A4%CE%B3%D0%A4%A8%BD%F1%A4%AD
もし、分かる方がいらっしゃいましたらご教授いただけると幸いです。
よろしくお願いします
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ピクセル単位の予測ができるのは、convolution および pooling した特徴マップを bilinear 補間で戻しているからだとわかりました。回答いただいた方々本当にありがとうございました。
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ikedas
2017/01/10 00:07
「なぜ FCN を用いることで以下のページのようにピクセル単位の画像分類が可能になるのか」を勉強するために大学へ行っているのではないのですか。こんなところで質問する暇があるのなら、原論文をしっかり読んで、わからないことは教員の方に質問すればいい。何のために高い授業料を払っているのでしょうか。
NEWBIEEBIEE
2017/01/28 11:40
こんな記事を見つけました。http://www.mathgram.xyz/entry/keras/fcn 教師あり学習でピクセルごとに分類できる学習データを用意し、FCNで学習させて、画像分類するとそれがピクセル単位なんだと思います。（素人の意見）
NEWBIEEBIEE
2017/01/28 11:46
http://postd.cc/image-scaling-using-deep-convolutional-neural-networks-part1/ ここにニューラルネットワークのピクセル単位の画像の演算についての記述がございます。
seturi38
2017/01/28 22:08
回答いただいた方々、ご意見や理解の方針を示していただきありがとうございました。ピクセル単位の予測ができるのは、convolution および pooling した特徴マップを bilinear 補間で戻しているからだとわかりました。