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FCN의 한계를 극복한 model 1 성능적인 측면에서의 극복
1. FCN의 한계점 1. 객체의 크기가 크거나 작은 경우 예측을 잘 하지 못하는 문제 • 큰 Object의 경우 지역적인 정보만으로 예측 • 버스의 앞 부분 범퍼는 버스로 예측하지만, 유리창에 비친 자전거를 보고 자전거로 인식하는 문제 발생하기도 함 • 같은 Object여도 다르게 labeling • 작은 Object가 무시되는 문제가 있음 2. Object의 디테일한 모습이 사라지는 문제 발생 • Deconvolution 절차가 간단해 경계를 학습하기 2. Decoder를 개선한 models 2.1 DeconvNet Architecture Decoder를 Encoder와 대칭으로 만든 형태 Unpooling vs Deconv Unpooling은 maxpooling의 핵심이되는 값의 위치 정보를 같이 ..
