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Atrous convolution DeepLab v1에서 적용한 기법으로 기존의 convolution과 달리 필터 내부에 빈 공간을 둔채로 convolution을 진행하는 방법이다. 이러한 Atrous convolution을 통해 기존 convolution과 동일한 양의 파라미터와 computation cost를 유지하면서 field of view를 크게 가져갈 수 있다. Semantic segmentation에서 높은 성능을 내기 위해서는 receptive field의 크기가 중요하게 작용한다. 이러한 방법을 통해 convolution과 pooling과정에서 디테일한 정보가 줄어들고 특성이 점점 추상화되는 것을 어느정도 방지할 수 있기 때문에 DeepLab에서는 이를 활용하였다. Atrous Spati..

FCN 이란? 최초의 딥러닝 기반 segmentation 모델 이전에도 딥러닝을 사용한 segmentation 모델이 있긴 했지만, 현재 대부분의 segmentation 모델들이 FCN을 베이스로 하기 때문에 FCN을 최초의 딥러닝 기반 segmentation 모델이라 간주한다. Convolutionalization 기존 Image Classification 모델들은 기본적으로 내부 구조와 관계없이 목적인 classificaiton을 수행하기 위해 출력층이 Fully-connected layer로 구성되어 있다. 하지만 Semantic segmentation에서는 이러한 FC layer가 한계점을 가진다. 이미지 위치 정보가 사라진다. 입력 이미지 크기가 고정된다. segmentation의 목적은 원본 ..