再帰型畳み込みニューラルネットワークを用いた風景画像認識

抄録

本論文では、Conditional Random Fields as Recurrent Neural Network(CRF as RNN)を風景画像のセマンティック・セグメンテーションに適用する。CRF as RNNは畳み込みニューラルネットワークに条件付き確率場として構築された再帰型ニューラルネットワークを組み合わせたもので、画像の各画素がどの物体に属しているか推定するセマンティック・セグメンテーショの有効な手法として知られている。しかし、従来研究での対象物は同じクラスで大きく形が異なっていることは少ないのに対し、風景画像中の空や水面等の対象物は形の定まっていないものがある。本論文では、CRF as RNNが風景画像に対して有効であるかを調査した結果について報告する。